线性拟合和线性回归的区别是什么?

线性拟合和线性回归都是分析数据关系的方法，但目的不同。线性拟合是用直线描述数据点的分布，关注数据本身的规律；线性回归则通过拟合直线预测或解释变量间的影响关系，更注重因果关系。

区别

线性拟合：主要目的是用直线简化复杂数据，找出数据点的整体趋势。比如用一条直线表示温度随时间的变化，不关心为什么这样变化，只看趋势是否明显。计算时直接最小化点到直线的距离误差，适合描述性分析。

线性回归：重点在于探究变量间的因果关系。比如研究广告投入对销售额的影响，通过直线量化两者的关系强度。回归会考虑自变量和因变量的误差，并给出方程用于预测，更偏向推断性分析。