分层回归和线性回归的区别?

分层回归和线性回归都是分析数据的方法，但适用场景不同。线性回归直接建立自变量与因变量的整体关系，而分层回归则先按某些条件分组，再分别建立回归模型，能捕捉不同组别的差异。

区别

线性回归：用一个统一的方程描述所有数据点的关系，假设所有个体的影响模式相同。计算简单，适合数据分布均匀的情况，但无法处理群体间的差异。比如研究收入与年龄的关系时，不考虑职业、地域等因素。

分层回归：先将数据按特定特征分组，如性别、地区等，再对每组单独建立回归模型。能更精准地反映不同群体的规律，但需要更多数据支持，计算复杂。比如分析消费习惯时，分别研究城市和农村居民的差异。