Разница между ANOVA и регрессией

ANOVAÂ против регрессии

Очень трудно различить различия между ANOVA и регрессией. Это потому, что оба термина имеют больше сходства, чем различий. Можно сказать, что ANOVA и регрессия - две стороны одной медали..

Как ANOVA (дисперсионный анализ), так и регрессионные статистические модели применимы только при наличии постоянной переменной результата. Модель регрессии основана на одной или нескольких непрерывных переменных предиктора. Напротив, модель ANOVA основана на одной или нескольких категориальных предикторных переменных. ANOVA фокусируется на случайных переменных, а регрессия фокусируется на фиксированных или независимых или непрерывных переменных. В ANOVA может быть несколько терминов ошибок, тогда как в регрессии есть только один термин ошибок.

Когда ANOVA поставляется с тремя моделями, регрессия имеет в основном две модели. Фиксированный эффект, случайный эффект и смешанный эффект - три модели, доступные с ANOVA. Множественная регрессия и линейная регрессия - более используемые модели регрессии. Первоначальный тест для выявления факторов, влияющих на набор данных, может быть выполнен моделью ANOVA. Результаты теста из модели ANOVA затем могут быть использованы в F-тесте на релевантность формулы регрессии..

ANOVA в основном используется для определения того, имеют ли данные из разных групп общие средства или нет. Регрессия широко используется для прогнозирования и прогнозирования. Он также используется для определения того, какая независимая переменная связана с зависимой переменной. Первую форму регрессии можно найти в книге Лежандра «Метод наименьших квадратов». Именно Фрэнсис Гальтон ввел термин «регрессия» в 19 веке.

ANOVA впервые была неофициально использована исследователями в 1800-х годах. Сэр Рональд Фишер в одной из своих статей официально использовал термин ANOVA в 1918 году. ANOVA получила широкую популярность после того, как Фишер включил этот термин в свою книгу «Статистические методы для научных работников».

Резюме:

1. Модель регрессии основана на одной или нескольких непрерывных переменных предиктора.

2. Напротив, модель ANOVA основана на одной или нескольких категориальных предикторных переменных..
3. В ANOVA может быть несколько терминов ошибки, тогда как в регрессии есть только один термин ошибки.
4. ANOVA в основном используется для определения того, имеют ли данные из разных групп общие средства или нет.

5. Регрессия широко используется для прогнозирования и прогнозов.

6. Он также используется для определения, какая независимая переменная связана с зависимой переменной..
7. Первую форму регрессии можно найти в книге Лежандра «Метод наименьших квадратов».

8. Это был Фрэнсис Гальтон, который ввел термин «регрессия» в 19 веке.
9. ANOVA впервые была неофициально использована исследователями в 1800-х годах. Он приобрел широкую популярность после того, как Фишер включил этот термин в свою книгу «Статистические методы для научных работников».