线性拟合是线性回归吗?

线性拟合和线性回归本质上是同一个概念。线性回归是通过数学方法找到一条直线，最好地拟合数据点之间的关系。这条直线可以预测自变量变化时因变量的值。线性拟合的核心是最小化数据点到直线的距离误差，确保整体偏差最小。实际应用中，线性拟合常用于分析趋势，比如销量随时间的变化。

线性拟合的应用场景

线性拟合在数据分析中非常实用。比如房价预测中，可以根据房屋面积估算价格；气温变化也能用直线拟合展示趋势。工程师用线性拟合分析材料强度与受力的关系。金融领域则用它预测股票价格走势。线性拟合的计算过程简单，结果直观，适合处理线性关系明显的问题。