Diferența între ANOVA și regresie

ANOVA vs regresie

Este foarte dificil să distingem diferențele dintre ANOVA și regresie. Acest lucru se datorează faptului că ambii termeni au mai multe asemănări decât diferențele. Se poate spune că ANOVA și regresia sunt cele două fețe ale aceleiași monede.

Ambele modele ANOVA (Analiza variației) și statistică de regresie sunt aplicabile numai dacă există o variabilă a rezultatelor continue. Modelul de regresie se bazează pe una sau mai multe variabile predictive continue. Dimpotrivă, modelul ANOVA se bazează pe una sau mai multe variabile categorice de predictor. ANOVA se concentrează asupra variabilelor aleatorii, iar regresia se concentrează pe variabile fixe sau independente sau continuu. În ANOVA pot exista mai mulți termeni de eroare, în timp ce există un singur termen de eroare în regresie.

Atunci când ANOVA vine cu trei modele, regresia are în principal două modele. Efectul fix, efectul aleator și efectul mixt sunt cele trei modele disponibile cu ANOVA. Regresia multiplă și regresia liniară sunt cele mai utilizate modele de regresie. Testul inițial pentru identificarea factorilor care influențează un set de date poate fi realizat prin modelul ANOVA. Rezultatele testului din modelul ANOVA pot fi apoi utilizate în testul F asupra relevanței formulei de regresie.

ANOVA este utilizat în principal pentru a determina dacă datele din diferite grupuri au sau nu un mijloc comun. Regresia este utilizată pe scară largă pentru prognoze și predicții. De asemenea, este utilizat pentru a vedea care variabilă independentă este legată de variabila dependentă. Prima formă de regresie poate fi găsită în cartea lui Legendre "Metoda celor mai mici piețe". Francisc Galton a inventat termenul "regresie" în secolul al XIX-lea.

ANOVA a fost utilizat pentru prima oară de către cercetători în anii 1800. Sir Ronald Fisher, într-unul din articolele sale, a folosit în mod oficial termenul ANOVA în 1918. ANOVA sa bucurat de o largă popularitate după ce Fischer a inclus acest termen în cartea sa "Metode statistice pentru cercetătorii".

Rezumat:

1. Un model de regresie se bazează pe una sau mai multe variabile predictive continue.

2.De altfel, modelul ANOVA se bazează pe una sau mai multe variabile predictive categorice.
3. În ANOVA pot exista mai mulți termeni de eroare, în timp ce în regresie există doar un singur termen de eroare.
4.ANOVA este utilizat în principal pentru a determina dacă datele din diferite grupuri au sau nu mijloace comune.

5. Regresul este utilizat pe scară largă pentru prognoze și predicții.

6. Este de asemenea utilizat pentru a vedea care variabilă independentă este legată de variabila dependentă.
7. Prima formă de regresie poate fi găsită în cartea lui Legendre "Metoda celor mai mici pătrate".

8.A fost Francis Galton care a inventat termenul de "regresie" în secolul al XIX-lea.
9.ANOVA a fost utilizat pentru prima oară de către cercetători în anii 1800. A devenit populară după ce Fischer a inclus acest termen în cartea sa "Metode statistice pentru cercetătorii".