t检验(t-test)和线性回归(linear regression)的区别

T检验和线性回归是与推断统计有关的术语，推断统计是一种统计方法，它通过对一个群体进行一个小的但说明性的样本来帮助我们对该群体进行概括和预测。三种方法通常用于推断统计-置信区间，假设检验和回归分析。...

T检验和线性回归是与推断统计有关的术语，推断统计是一种统计方法，它通过对一个群体进行一个小的但说明性的样本来帮助我们对该群体进行概括和预测。三种方法通常用于推断统计-置信区间，假设检验和回归分析。

测试(ttest) vs. 线性回归(linear regression)

T检验和线性回归的区别在于线性回归是用来解释一条直线上一个或两个变量之间的相关性。而T检验是假设检验的工具之一，适用于斜率系数或由简单线性回归导出的回归系数。

T检验是假设检验中使用的检验方法之一，而线性回归是回归分析的一种类型。线性回归用于确定结果变量（因变量）和一个或多个预测变量（自变量）之间线性关系的程度。

T检验是一种假设检验，用以确定两组的平均值之间的差异是否显著，即这些差异是否是偶然发生的。

Parameter of Comparison	T-test	Linear Regression
统计方法	T检验是假设检验的工具之一，它反过来又是推理统计的一种方法。	线性回归是一种回归分析的类型，也是一种推理统计方法。
用法	T检验用于比较两组不同观测数据的方法，并找出这种差异在多大程度上是“偶然”的。	线性回归是用来寻找一个依赖变量或结果变量与一个或多个独立或预测变量之间的关系。
类型	T检验主要分为三种类型，即独立样本T检验（两组数据平均值的比较）、配对样本T检验（比较同一组数据的平均值作为不同间隔）和一个样本T检验（将单个数据集的平均值与已知平均值进行比较）。	线性回归有两种类型，即简单线性回归（包括一个依赖变量和一个独立变量）和多个线性回归（由一个受依赖变量和两个或两个以上独立变量组成）。
实际应用	T检验可用于测试两种不同投资策略下管理的两个不同投资组合的收益。它最初用于检验啤酒公司中的粗稠度是否一致。	线性回归主要用于观察客户行为、定价、公司销售预测、天气、GDP增长等。
可使用的变量或集合的数量。	T测试中只能使用两组数据或组。	虽然只有一个回归，但回归数可以超过两个。

T检验是假设检验中用来比较两组不同数据及其均值或平均值的工具之一。方差分析、Z检验、卡方检验和F检验。

T检验用于检验两组数据之间的显著性差异。它被用来确定这种差异中有多少是偶然的。

威廉·西利·戈塞特（williamsealygosset）是第一次使用它，他是一位在一家名为吉尼斯（Guinness）的酿酒公司工作的化学家，负责监测烈性酒的一致质量。

逐渐地，它被升级了，现在它指的是任何假设检验，在这种检验中，如果零假设（假设数据集之间不存在任何关系）被证明是正确的，那么在分析数据时，假设数据等同于t分布（带较重尾的钟形分布曲线）。

对于标准解释和验证，它取决于对样本总体的某些假设。

这些假设包括随机抽样的数据、服从正态分布的数据变量、未知且被认为是同质的方差以及当应用于收集的数据时产生连续线的测量尺度。

有三种类型的T检验：

作为检验假设的一种方法，T检验是相当保守的。它只能应用于两组数据，并且被认为只适用于小数据集。

线性回归是一种推断统计方法，它试图用一条直线来解释因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间的相关性。主要涉及三类问题：

结果变量和解释变量之间的关系被认为是正的，如果后者的增加导致前者的增加。

同样，如果因变量和自变量之间的关系随着自变量的增加而减小，则称之为负关系。

线性回归有三种用法：

线性回归主要有两种类型：由一个因变量和一个自变量组成的简单线性回归和由因变量和两个或两个以上自变量组成的多元线性回归。

这两个术语都与推断统计有关，但属于不同方法的范围。T检验是假设检验中常用的检验方法之一，线性回归属于回归分析的范畴。
只有当有两组数据且不超过这两组数据时，才能进行T检验。而在线性回归中，虽然因变量或结果变量只能是一个，但可以有两个以上的自变量。
线性回归和T检验的主要区别在于，线性回归用来解释回归者和一个或多个回归者之间的相关性以及后者对前者的影响程度。而T检验用于比较两组不同的数据及其平均值，并试图检验这些数据之间是否存在任何关系或显著性。
线性回归分析可以用更大的数据集进行，但T检验只适用于更小的数据集。
最后，线性回归可以用来观察顾客行为、以前的销售额和预测国内生产总值增长、天气预报等。而T检验用于检验与两组不同数据（可能是总体、投资组合等）相关的某些假设的有效性。