Razlika med regresijo in ANOVA

Regresija proti ANOVA

Regresija in ANOVA (analiza variance) sta dve metodi v statistični teoriji za analizo obnašanja ene spremenljivke v primerjavi z drugo. V regresiji je pogosto spreminjanje odvisne spremenljivke, ki temelji na neodvisni spremenljivki, medtem ko je pri ANOVA sprememba atributov dveh vzorcev iz dveh populacij.

Več o regresiji

Regresija je statistična metoda, ki se uporablja za risanje razmerja med dvema spremenljivkama. Kadar se podatki zbirajo, so pogosto spremenljivke, ki so odvisne od drugih. Natančen odnos med temi spremenljivkami je mogoče ugotoviti le z regresijskimi metodami. Določitev tega odnosa pomaga razumeti in napovedati vedenje ene spremenljivke do druge.

Najpogostejša uporaba regresijske analize je oceniti vrednost odvisne spremenljivke za določeno vrednost ali območje vrednosti odvisnih spremenljivk. Na primer s pomočjo regresije lahko na podlagi podatkov, zbranih iz naključnega vzorca, ugotovimo razmerje med ceno blaga in porabo. Regresijska analiza bo ustvarila regresijsko funkcijo nabora podatkov, ki je matematični model, ki najbolje ustreza razpoložljivim podatkom. To lahko enostavno predstavimo s parcelo. Grafična regresija je enakovredna iskanju najboljše prilegajoče krivulje za nabor podatkov daj. Funkcija krivulje je regresijska funkcija. Z uporabo matematičnega modela je mogoče predvideti uporabo blaga za določeno ceno.

Zato se regresijska analiza pogosto uporablja pri napovedovanju in napovedovanju. Uporablja se tudi za vzpostavljanje odnosov v eksperimentalnih podatkih na področju fizike, kemije in mnogih naravoslovnih in inženirskih strok. Če je odnos ali regresijska funkcija linearna funkcija, potem je postopek znan kot linearna regresija. V razcepu se lahko predstavlja kot ravna črta. Če funkcija ni linearna kombinacija parametrov, je regresija nelinearna.

Več o ANOVA (analiza variance)

ANOVA ne vključuje analize razmerja med dvema ali več spremenljivkami izrecno. Raje preveri, ali imata dva ali več vzorcev iz različnih populacij isto srednjo vrednost. Na primer, razmislite o rezultatih preizkusov izpita, opravljenega za oceno v šoli. Čeprav so testi različni, so lahko zmogljivosti podobne od razreda do razreda. Ena izmed metod preverjanja tega je primerjava sredstev vsakega razreda. ANOVA ali Analiza variacije omogoča preizkus te hipoteze. Na osnovi lahko ANOVA štejemo kot razširitev t-testa, kjer primerjamo sredstva obeh vzorcev, ki sta bili odvzeti iz dveh populacij..

Temeljna ideja ANOVA je preučiti variacijo v vzorcu in variacijo med vzorci. Spremembe v vzorcu lahko pripišemo naključnosti, medtem ko lahko variacije med vzorci pripišemo tako naključnosti kot drugim zunanjim dejavnikom. Analiza variance temelji na treh modelih; model s fiksnimi učinki, model naključnih učinkov in model mešanih učinkov.

Kakšna je razlika med Regression in ANOVA?

• ANOVA je analiza variacije med dvema ali več vzorci, medtem ko je regresija analiza razmerja med dvema ali več spremenljivkami.

• Teorija ANOVA se uporablja z uporabo treh osnovnih modelov (model s fiksnimi učinki, model naključnih učinkov in model mešanih učinkov), medtem ko se regresija uporablja z dvema modeloma (linearni regresijski model in model z več regresijami).

• ANOVA in Regression sta obe različici splošnega linearnega modela (GLM). ANOVA temelji na kategoričnih spremenljivkah napovedovalca, regresija pa temelji na kvantitativnih prediktorskih spremenljivkah.

• Regresija je bolj prilagodljiva tehnika in se uporablja za napovedovanje in napovedovanje, medtem ko se ANOVA uporablja za primerjavo enakosti dveh ali več populacij.