Atšķirība starp regresiju un ANOVA

Regresija vs ANOVA

Regresija un ANOVA (dispersijas analīze) ir divas statistikas teorijas metodes, lai analizētu viena mainīgā uzvedību salīdzinājumā ar otru. Regresijā tas bieži ir atkarīgs mainīgā lieluma variācija, pamatojoties uz neatkarīgu mainīgo, savukārt ANOVA tas ir divu paraugu atribūtu variācija no divām populācijām.

Vairāk par regresiju

Regresija ir statistikas metode, ko izmanto, lai izveidotu sakarību starp diviem mainīgajiem. Bieži vien, vācot datus, var būt mainīgi lielumi, kas ir atkarīgi no citiem. Precīza šo mainīgo saikne var tikt noteikta tikai ar regresijas metodēm. Šo attiecību noteikšana palīdz izprast un paredzēt viena mainīgā uzvedību otram.

Visbiežākais regresijas analīzes pielietojums ir atkarīgā mainīgā lieluma noteikšana dotajai vērtībai vai atkarīgo mainīgo vērtību diapazonam. Piemēram, izmantojot regresiju, mēs varam noteikt sakarību starp preču cenu un patēriņu, pamatojoties uz datiem, kas savākti no nejaušas izlases. Regresijas analīze radīs datu kopas regresijas funkciju, kas ir matemātiskais modelis, kas vislabāk atbilst pieejamajiem datiem. To var viegli attēlot ar izkliedes diagrammu. Grafiska regresija ir līdzvērtīga vislabākās piemērotības līknes atrašanai datu kopai. Līknes funkcija ir regresijas funkcija. Izmantojot matemātisko modeli, preces cenu var paredzēt par noteiktu cenu.

Tāpēc regresijas analīze tiek plaši izmantota prognozēšanā un prognozēšanā. To izmanto arī, lai izveidotu sakarus eksperimentālos datos, fizikas, ķīmijas, kā arī daudzās dabaszinātnēs un inženierzinātņu disciplīnās. Ja attiecības vai regresijas funkcija ir lineāra funkcija, tad procesu sauc par lineāru regresiju. Izkliedes diagrammā to var attēlot kā taisnu līniju. Ja funkcija nav lineāra parametru kombinācija, tad regresija nav lineāra.

Vairāk par ANOVA (dispersijas analīze)

ANOVA neietver divu vai vairāku mainīgo lielumu sakarības analīzi. Drīzāk tas pārbauda, ​​vai diviem vai vairākiem dažādu populāciju paraugiem ir vienāds vidējais rādītājs. Piemēram, apsveriet eksāmenu testa rezultātus, kas skolā tiek kārtoti kādai klasei. Lai arī testi ir atšķirīgi, sniegums dažādās klasēs var būt vienāds. Viena no metodēm, kā to pārbaudīt, ir katras klases līdzekļu salīdzināšana. ANOVA vai dispersijas analīze ļauj pārbaudīt šo hipotēzi. Pamatā ANOVA var uzskatīt par t-testa pagarinājumu, kur salīdzina vidējos rādītājus, kas iegūti no diviem paraugiem, kas ņemti no divām populācijām..

ANOVA pamatideja ir ņemt vērā variācijas paraugā un variācijas starp paraugiem. Izlases variācijas var attiecināt uz nejaušību, turpretī atšķirības starp izlasēm var attiecināt gan uz nejaušībām, gan citiem ārējiem faktoriem. Dispersijas analīzes pamatā ir trīs modeļi; fiksēto efektu modelis, izlases efektu modelis un jaukto efektu modelis.

Kāda ir atšķirība starp regresiju un ANOVA?

• ANOVA ir variāciju analīze starp diviem vai vairākiem paraugiem, savukārt regresija ir sakarību analīze starp diviem vai vairākiem mainīgiem lielumiem..

• ANOVA teorija tiek pielietota, izmantojot trīs pamatmodeļus (fiksēto efektu modelis, nejaušo efektu modelis un jaukto efektu modelis), savukārt regresija tiek pielietota, izmantojot divus modeļus (lineārās regresijas modelis un vairāku regresijas modelis)..

• ANOVA un regresija ir divas vispārējā lineārā modeļa (GLM) versijas. ANOVA pamatā ir kategoriski paredzamie mainīgie, savukārt regresijas pamatā ir kvantitatīvie prognozētāja mainīgie.

• Regresija ir elastīgāka metode, un to izmanto prognozēšanai un prognozēšanai, kamēr ANOVA tiek izmantota, lai salīdzinātu divu vai vairāku populāciju vienlīdzību..