A regresszió és az ANOVA közötti különbség

Regresszió vs ANOVA

A regresszió és az ANOVA (varianciaanalízis) két módszer a statisztikai elméletben az egyik változó viselkedésének elemzésére a másikhoz képest. Regresszióban ez gyakran a függő változónak a független változón alapuló változata, míg ANOVA esetén a két populációból származó minták tulajdonságainak variációja.

További információ a regresszióról

A regresszió egy statisztikai módszer, amellyel meghatározzák a két változó közötti kapcsolatot. Az adatok gyűjtésekor gyakran lehetnek olyan változók, amelyek másoktól függenek. E változók pontos kapcsolatát csak regressziós módszerekkel lehet megállapítani. Ennek a kapcsolatnak a meghatározása segít megérteni és megjósolni az egyik változó viselkedését a másikhoz.

A regressziós elemzés leggyakoribb alkalmazása a függő változó értékének becslése egy adott értékre vagy a függő változók értéktartományára. Például a regresszió segítségével véletlenszerű mintából összegyűjtött adatok alapján megállapíthatjuk az árucikk ára és a fogyasztás közötti kapcsolatot. A regressziós elemzés az adatkészlet regressziós függvényét hozza létre, amely egy matematikai modell, amely legjobban illeszkedik a rendelkezésre álló adatokhoz. Ezt könnyen egy szórt grafikon ábrázolhatja. A grafikus regresszió egyenértékű az adási adatkészlethez legjobban illeszkedő görbe megtalálásával. A görbe függvénye a regressziós függvény. A matematikai modell felhasználásával egy árucikk felhasználása megjósolható egy adott árra.

Ezért a regressziós elemzést széles körben használják a predikcióban és az előrejelzésben. Arra is használják, hogy kapcsolatot létesítsenek a kísérleti adatokban, a fizika, a kémia, valamint számos természettudomány és műszaki tudományterület területén. Ha a kapcsolat vagy a regressziós függvény egy lineáris függvény, akkor a folyamatot lineáris regressziónak nevezzük. A szórási grafikonon egyenesként ábrázolható. Ha a függvény nem a paraméterek lineáris kombinációja, akkor a regresszió nemlineáris.

További információ az ANOVA-ról (varianciaanalízis)

Az ANOVA nem foglalja magában kifejezetten két vagy több változó közötti kapcsolat elemzését. Inkább ellenőrzi, hogy a különböző populációkból származó kettő vagy több mintának van-e ugyanaz az átlaga. Például vegye figyelembe az iskolai évfolyamon tartott vizsga teszteredményeit. Annak ellenére, hogy a tesztek eltérnek, a teljesítmény osztályonként hasonló lehet. Ennek igazolására az egyik módszer az, ha összehasonlítjuk az egyes osztályok eszközeit. Az ANOVA vagy a varianciaanalízis lehetővé teszi ennek a hipotézisnek a tesztelését. Alapvetően az ANOVA a t-teszt kiterjesztésének tekinthető, ahol összehasonlítják a két populációból vett két minta átlagát.

Az ANOVA alapvető gondolata a mintán belüli variáció és a minták közötti variáció mérlegelése. A mintán belüli variáció a véletlenszerűségnek tulajdonítható, míg a minták közötti variáció mind a véletlenszerűségnek, mind más külső tényezőknek tulajdonítható. A variancia elemzése három modellre épül; rögzített effektusok modellje, véletlenszerű effektusok modellje és vegyes effektusok modellje.

Mi a különbség a regresszió és az ANOVA között??

• Az ANOVA két vagy több minta közötti variáció elemzése, míg a regresszió két vagy több változó közötti kapcsolat elemzése..

• Az ANOVA elméletet három alapmodell (rögzített effektusok modellje, véletlenszerű effektusok modellje és vegyes effektusok modellje) alkalmazásával alkalmazzák, míg a regressziót két modell (lineáris regressziós modell és többszörös regressziós modell) alkalmazásával alkalmazzák..

• Az ANOVA és a Regression egyaránt az általános lineáris modell (GLM) két változata. Az ANOVA kategorikus prediktorváltozókon, míg a regresszió kvantitatív prediktorváltozókon alapul.

• A regresszió a rugalmasabb módszer, és előrejelzéshez és előrejelzéshez használják, míg az ANOVA segítségével két vagy több populáció egyenlőségét hasonlítják össze..