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擬合和回歸有什么區(qū)別
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| 如題,擬合和回歸有什么區(qū)別與聯(lián)系?請賜教! |
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這是網(wǎng)上對擬合、差值、逼近、回歸這些概念的分析 1、回歸一般指線性回歸,是求最小二乘解的過程; 2、擬合包括插值與逼近; 3、插值曲線要經(jīng)過型值點; 4、逼近只要求曲線接近型值點,符合型值點趨勢。 A、在求回歸前,已經(jīng)假設所有型值點同時滿足某一曲線方程,計算只要求出該方程的系數(shù); B、插值和逼近的結(jié)果曲線方程是由型值點而決定,不是一個求系數(shù)的過程。一般來說,型值點與型值點之間的曲線方程與鄰近的幾個型值點關系最大;離之越遠,關系越小。 簡單點說吧,插值和擬合差不多,只不過插值的時候已知點全部在曲線上(可以證明一定存在這樣的曲線),擬合就不一定要已知點全部在曲線上了;貧w分析其實就是插值、擬合的進一步操作,包括F檢驗、殘差分析等東西,也就是在插值擬合的基礎上再做一些分析。這三者沒有什么本質(zhì)的區(qū)別,樓主不用太擔心。 通過上面的分析,我感覺 擬合的概念更廣泛,回歸是擬合的一種方法。 |
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擬合是一種數(shù)據(jù)處理的方式。簡單的說就是你有一組數(shù)據(jù),覺得這組數(shù)據(jù)和一個已知的函數(shù)(這個函數(shù)的參數(shù)未定)很相似,為了得到最能表示這組數(shù)據(jù)特征的這個函數(shù),通過擬合這種方式(具體的數(shù)學方法很多)求得參數(shù)。 而回歸是一種特定的數(shù)學方法,它可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)擬合,得到函數(shù)的參數(shù)。 也有些擬合得到的參數(shù)并非是函數(shù)的參數(shù),如神經(jīng)網(wǎng)絡,得到的是這個神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)。 |
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