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拟合和回归有什么区别
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| 如题，拟合和回归有什么区别与联系？请赐教！ |
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2楼2012-03-07 23:37:23
3楼2012-03-07 23:58:55
4楼2012-03-08 00:42:07
5楼2012-03-08 12:13:47
看不懂. 6楼2012-03-08 12:46:23
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小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖
cailianguo(金币+5): 2012-03-08 14:30:40
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖
cailianguo(金币+5): 2012-03-08 14:30:40
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这是网上对拟合、差值、逼近、回归这些概念的分析 1、回归一般指线性回归，是求最小二乘解的过程； 2、拟合包括插值与逼近； 3、插值曲线要经过型值点； 4、逼近只要求曲线接近型值点，符合型值点趋势。 A、在求回归前，已经假设所有型值点同时满足某一曲线方程，计算只要求出该方程的系数； B、插值和逼近的结果曲线方程是由型值点而决定，不是一个求系数的过程。一般来说，型值点与型值点之间的曲线方程与邻近的几个型值点关系最大；离之越远，关系越小。 简单点说吧，插值和拟合差不多，只不过插值的时候已知点全部在曲线上（可以证明一定存在这样的曲线），拟合就不一定要已知点全部在曲线上了。回归分析其实就是插值、拟合的进一步操作，包括F检验、残差分析等东西，也就是在插值拟合的基础上再做一些分析。这三者没有什么本质的区别，楼主不用太担心。 通过上面的分析，我感觉 拟合的概念更广泛，回归是拟合的一种方法。 |
7楼2012-03-08 12:53:48
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小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
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Curve fitting is the process of constructing a curve, or mathematical function, that has the best fit to a series of data points, possibly subject to constraints. Curve fitting can involve either interpolation, where an exact fit to the data is required, or smoothing, in which a "smooth" function is constructed that approximately fits the data. A related topic is regression analysis, which focuses more on questions of statistical inference such as how much uncertainty is present in a curve that is fit to data observed with random errors. Fitted curves can be used as an aid for data visualization, to infer values of a function where no data are available, and to summarize the relationships among two or more variables. Extrapolation refers to the use of a fitted curve beyond the range of the observed data, and is subject to a greater degree of uncertainty since it may reflect the method used to construct the curve as much as it reflects the observed data. cite:http://blog.sina.com.cn/s/blog_53b8f53e0102e1pw.html ，我觉得这个说的很明确 |
9楼2012-12-28 10:43:52
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豆芽小笨熊8楼
2012-03-08 15:24
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