Diferența dintre regresie și ANOVA

Regresie vs ANOVA

Regresia și ANOVA (Analiza varianței) sunt două metode în teoria statistică pentru a analiza comportamentul unei variabile în comparație cu alta. În regresie, este adesea variația variabilei dependente bazată pe variabilă independentă, în timp ce în ANOVA variază atributele a două probe din două populații.

Mai multe despre Regresie

Regresia este o metodă statistică folosită pentru a desena relația dintre două variabile. Adesea, atunci când se colectează date, pot exista variabile care depind de ceilalți. Relația exactă dintre aceste variabile poate fi stabilită numai prin metode de regresie. Determinarea acestei relații ajută la înțelegerea și prezicerea comportamentului unei variabile față de cealaltă.

Aplicația cea mai comună a analizei de regresie este de a estima valoarea variabilei dependente pentru o anumită valoare sau interval de valori ale variabilelor dependente. De exemplu, folosind regresia, putem stabili relația dintre prețul materiei prime și consum pe baza datelor colectate dintr-o probă aleatorie. Analiza de regresie va produce o funcție de regresie a setului de date, care este un model matematic care se potrivește cel mai bine datelor disponibile. Acest lucru poate fi ușor reprezentat de un complot împrăștiat. Grafica regresiei este echivalentă cu găsirea celei mai bune curbe de montare pentru setul de date dat. Funcția curbei este funcția de regresie. Folosind modelul matematic, utilizarea unui produs poate fi prevăzută pentru un anumit preț.

Prin urmare, analiza de regresie este utilizată pe scară largă în predicție și prognoză. De asemenea, este folosit pentru a stabili relații în datele experimentale, în domeniile fizicii, chimiei și a numeroaselor științe naturale și discipline inginerești. Dacă relația sau funcția de regresie este o funcție liniară, atunci procesul este cunoscut ca o regresie liniară. În complotul împrăștiat, acesta poate fi reprezentat ca o linie dreaptă. Dacă funcția nu este o combinație liniară a parametrilor, atunci regresia este neliniară.

Mai multe despre ANOVA (Analiza variației)

ANOVA nu implică explicit analiza unei relații între două sau mai multe variabile. Mai degrabă verifică dacă două sau mai multe probe din diferite populații au aceeași medie. De exemplu, luați în considerare rezultatele testului unui examen pentru o notă din școală. Chiar dacă testele sunt diferite, performanța poate fi similară de la clasă la clasă. O metodă de a verifica acest lucru este prin compararea mijloacelor din fiecare clasă. ANOVA sau Analiza variației permite testarea acestei ipoteze. La elementele de bază, ANOVA poate fi considerată ca o extensie a testului t, unde sunt comparate mijloacele celor două probe extrase din două populații.

Ideea fundamentală a ANOVA este de a lua în considerare variația în cadrul eșantionului și variația dintre eșantioane. Variația din cadrul eșantionului poate fi atribuită întâmplării, în timp ce variația dintre eșantioane poate fi atribuită atât aleatorității, cât și altor factori externi. Analiza varianței se bazează pe trei modele; modelul efectelor fixe, modelul efectelor aleatorii și modelul de efecte mixte.

Care este diferența dintre Regresie și ANOVA?

• ANOVA este analiza variației între două sau mai multe probe, în timp ce regresia este analiza unei relații între două sau mai multe variabile.

• Teoria ANOVA este aplicată folosind trei modele de bază (model de efecte fixe, model de efecte aleatorii și model de efecte mixte), în timp ce regresia este aplicată folosind două modele (model de regresie liniară și model de regresie multiplă).

• ANOVA și Regresia sunt ambele versiuni ale Modelului Linear General (GLM). ANOVA se bazează pe variabile predictive categorice, în timp ce regresia se bazează pe variabilele cantitative de predictor.

• Regresia este o tehnică mai flexibilă și este folosită în prognozarea și prezicerea în timp ce ANOVA este folosită pentru a compara egalitatea a două sau mai multe populații.