Разница между регрессией и ANOVA

Регрессия против ANOVA

Регрессия и ANOVA (дисперсионный анализ) - это два метода в статистической теории для анализа поведения одной переменной по сравнению с другой. В регрессии это часто вариация зависимой переменной на основе независимой переменной, в то время как в ANOVA это вариация атрибутов двух выборок из двух популяций.

Подробнее о регрессии

Регрессия - это статистический метод, используемый для установления связи между двумя переменными. Часто при сборе данных могут быть переменные, которые зависят от других. Точная связь между этими переменными может быть установлена ​​только методами регрессии. Определение этой взаимосвязи помогает понять и предсказать поведение одной переменной к другой.

Наиболее распространенным применением регрессионного анализа является оценка значения зависимой переменной для заданного значения или диапазона значений зависимых переменных. Например, используя регрессию, мы можем установить связь между ценой товара и потреблением на основе данных, собранных из случайной выборки. Регрессионный анализ создаст регрессионную функцию набора данных, которая представляет собой математическую модель, которая наилучшим образом соответствует имеющимся данным. Это можно легко представить с помощью точечной диаграммы. Графически регрессия эквивалентна поиску наилучшей кривой соответствия для набора данных. Функция кривой является функцией регрессии. Используя математическую модель, использование товара может быть предсказано для данной цены..

Поэтому регрессионный анализ широко используется при прогнозировании и прогнозировании. Он также используется для установления взаимосвязей в экспериментальных данных, в областях физики, химии и многих естественных и технических дисциплин. Если отношение или функция регрессии является линейной функцией, то этот процесс называется линейной регрессией. На графике рассеяния его можно представить в виде прямой линии. Если функция не является линейной комбинацией параметров, то регрессия является нелинейной.

Подробнее об ANOVA (анализ отклонений)

ANOVA не включает анализ отношения между двумя или более переменными в явном виде. Скорее он проверяет, имеют ли две или более выборки из разных популяций одинаковое среднее значение. Например, рассмотрим результаты теста на экзамен, проведенный для оценки в школе. Несмотря на то, что тесты разные, производительность может быть одинаковой от класса к классу. Одним из способов проверки этого является сравнение средств каждого класса. ANOVA или ANalysis Of Variance позволяет проверить эту гипотезу. По сути, ANOVA можно рассматривать как расширение критерия Стьюдента, где сравниваются средние значения двух образцов, взятых из двух групп населения..

Фундаментальная идея ANOVA состоит в том, чтобы рассмотреть изменение в образце и изменение между образцами. Различия в выборке могут быть отнесены к случайности, тогда как различия среди выборок могут быть отнесены как к случайности, так и к другим внешним факторам. Дисперсионный анализ основан на трех моделях; модель фиксированных эффектов, модель случайных эффектов и модель смешанных эффектов.

В чем разница между регрессией и ANOVA?

• ANOVA - это анализ различий между двумя или более образцами, а регрессия - анализ отношения между двумя или более переменными..

• Теория ANOVA применяется с использованием трех основных моделей (модель фиксированных эффектов, модель случайных эффектов и модель смешанных эффектов), а регрессия применяется с использованием двух моделей (модель линейной регрессии и модель множественной регрессии)..

• ANOVA и регрессия являются двумя версиями Общей линейной модели (GLM). ANOVA основан на категориальных переменных предиктора, в то время как регрессия основана на количественных переменных предиктора.

• Регрессия является более гибкой техникой, и она используется в прогнозировании и прогнозировании, тогда как ANOVA используется для сравнения равенства двух или более групп населения..