Різниця між регресією та ANOVA

Регресія проти ANOVA

Регресія та ANOVA (аналіз варіації) - два методи статистичної теорії для аналізу поведінки однієї змінної порівняно з іншою. В регресії часто це зміна залежної змінної на основі незалежної змінної, тоді як в ANOVA це зміна атрибутів двох вибірок з двох сукупностей.

Детальніше про регресію

Регресія - це статистичний метод, який використовується для встановлення зв'язку двох змінних. Часто при збиранні даних можуть бути змінні, які залежать від інших. Точне співвідношення між цими змінними можна встановити лише методами регресії. Визначення цього взаємозв'язку допомагає зрозуміти та передбачити поведінку однієї змінної до іншої.

Найбільш поширене застосування регресійного аналізу полягає в оцінці значення залежної змінної для заданого значення або діапазону значень залежних змінних. Наприклад, за допомогою регресії ми можемо встановити залежність між ціною товару та споживанням на основі даних, зібраних з випадкової вибірки. Регресійний аналіз дасть регресійну функцію набору даних, яка є математичною моделлю, яка найкраще відповідає наявним даним. Це легко представити сюжетною схемою. Графічна регресія еквівалентна пошуку найкращої кривої пристосування для набору даних дають. Функція кривої - це регресія. Використовуючи математичну модель, можна передбачити використання товару за ціною.

Тому регресійний аналіз широко використовується при прогнозуванні та прогнозуванні. Він також використовується для встановлення взаємозв'язків в експериментальних даних у галузі фізики, хімії та багатьох природничих та технічних дисциплін. Якщо відношення або регресія є лінійною функцією, то процес відомий як лінійна регресія. У розкиданому сюжеті його можна представити як пряму лінію. Якщо функція не є лінійною комбінацією параметрів, то регресія нелінійна.

Більше про ANOVA (аналіз варіації)

ANOVA не передбачає явного аналізу зв’язку між двома або більше змінними. Швидше він перевіряє, чи мають два чи більше зразків з різних популяцій однакове значення. Наприклад, розглянемо результати тестів іспиту, проведеного для класу в школі. Хоча тести різні, продуктивність може бути однаковою від класу до класу. Один із способів перевірки цього - порівняння засобів кожного класу. ANOVA або Аналіз варіації дозволяє перевірити цю гіпотезу. В основу ANOVA можна розглядати як розширення t-тесту, де порівнюються засоби двох зразків, взятих з двох популяцій.

Основна ідея ANOVA полягає у розгляді варіації у вибірці та варіації між зразками. Різниця у вибірці може бути віднесена до випадковості, тоді як варіація між вибірками може бути віднесена як до випадковості, так і до інших зовнішніх факторів. Аналіз дисперсії базується на трьох моделях; модель фіксованих ефектів, модель випадкових ефектів та модель змішаних ефектів.

Яка різниця між Регресією та ANOVA?

• ANOVA - це аналіз варіації між двома або більше зразками, тоді як регресія - це аналіз зв'язку двох або більше змінних.

• Теорія ANOVA застосовується за допомогою трьох базових моделей (модель фіксованих ефектів, модель випадкових ефектів та модель змішаних ефектів), а регресія застосовується за допомогою двох моделей (лінійна модель регресії та модель множинної регресії).

• ANOVA та Regression - це дві версії загальної лінійної моделі (GLM). ANOVA ґрунтується на категоричних змінних предиктора, тоді як регресія базується на кількісних змінних предиктора.

• Регресія - це більш гнучка методика, і вона використовується для прогнозування та прогнозування, тоді як ANOVA використовується для порівняння рівності двох або більше груп населення.