Diferența Dintre Regresie și ANOVA

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-16 08:41

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 pe baza variabilei independente, în timp ce, în ANOVA, este variația atributelor a două eșantioane din două populații.

Mai multe despre Regresie

Regresia este o metodă statistică utilizată pentru a desena relația dintre două variabile. Adesea, atunci când datele sunt colectate, pot exista variabile care depind de altele. 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.

Cea mai comună aplicație 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 mărfii și consum pe baza datelor colectate dintr-un eșantion aleatoriu. Analiza de regresie va produce o funcție de regresie a setului de date, care este un model matematic care se potrivește cel mai bine cu datele disponibile. Acest lucru poate fi ușor reprezentat printr-un grafic scatter. Regresia grafică este echivalentă cu găsirea celei mai bune curbe de potrivire pentru setul de date date. Funcția curbei este funcția de regresie. Folosind modelul matematic, utilizarea unei mărfuri poate fi prevăzută pentru un preț dat.

Prin urmare, analiza de regresie este utilizată pe scară largă în prezicere și prognoză. Este, de asemenea, utilizat pentru a stabili relații în date experimentale, în domeniile fizicii, chimiei și a multor discipline de științe naturale și inginerie. Dacă relația sau funcția de regresie este o funcție liniară, atunci procesul este cunoscut sub numele de regresie liniară. În graficul scatter, 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 varianței)

ANOVA nu implică analiza unei relații între două sau mai multe variabile în mod explicit. Mai degrabă verifică dacă două sau mai multe eșantioane din populații diferite au aceeași medie. De exemplu, luați în considerare rezultatele testelor unui examen susținut pentru o notă în școală. Chiar dacă testele sunt diferite, performanța poate fi la fel de la clasă la clasă. O metodă de verificare a acestui lucru este compararea mijloacelor fiecărei clase. ANOVA sau ANalysis Of Variance permite testarea acestei ipoteze. La bază, ANOVA poate fi considerat ca o extensie a testului t, unde sunt comparate mijloacele celor două eșantioane extrase din două populații.

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

Care este diferența dintre Regresie și ANOVA?

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

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

• ANOVA și Regression sunt ambele două versiuni ale Modelului General Liniar (GLM). ANOVA se bazează pe variabile predictive categorice, în timp ce regresia se bazează pe variabile predictive cantitative.

• Regresia este tehnica mai flexibilă și este utilizată în prognoză și predicție, în timp ce ANOVA este utilizat pentru a compara egalitatea a două sau mai multe populații.