Razlika između regresije i ANOVA

Regresija vs ANOVA

Regresija i ANOVA (analiza varijance) dvije su metode u statističkoj teoriji za analizu ponašanja jedne varijable u usporedbi s drugom. U regresiji je često varijacija ovisne varijable na temelju neovisne varijable, dok je u ANOVA-u to varijacija atributa dva uzorka iz dvije populacije.

Više o regresiji

Regresija je statistička metoda koja se koristi za crtanje odnosa između dvije varijable. Često se prikupljaju podaci mogu postojati varijable koje ovise o drugima. Točan odnos tih varijabli može se uspostaviti samo regresijskim metodama. Utvrđivanje ovog odnosa pomaže razumjeti i predvidjeti ponašanje jedne varijable u drugu.

Najčešća primjena regresijske analize je procjena vrijednosti ovisne varijable za određenu vrijednost ili raspon vrijednosti ovisnih varijabli. Na primjer, pomoću regresije možemo utvrditi odnos između cijene robe i potrošnje na temelju podataka prikupljenih iz slučajnog uzorka. Regresijska analiza proizvest će regresijsku funkciju skupa podataka, što je matematički model koji najbolje odgovara raspoloživim podacima. To se lako može predstaviti planom raspršenja. Grafička regresija jednaka je pronalaženju najbolje odgovarajuće krivulje za skup podataka davanja. Funkcija krivulje je regresijska funkcija. Pomoću matematičkog modela može se predvidjeti upotreba robe za određenu cijenu.

Stoga se regresijska analiza široko koristi u predviđanju i prognoziranju. Također se koristi za uspostavljanje odnosa u eksperimentalnim podacima, iz područja fizike, kemije i mnogih prirodnih znanosti i inženjerskih disciplina. Ako je odnos ili regresijska funkcija linearna funkcija, tada je postupak poznat kao linearna regresija. U planu raspršenja može se predstaviti kao ravna linija. Ako funkcija nije linearna kombinacija parametara, tada je regresija nelinearna.

Više o ANOVA (analiza varijance)

ANOVA ne uključuje eksplicitnu analizu odnosa između dvije ili više varijabli. Umjesto toga provjerava imaju li dva ili više uzoraka iz različitih populacija istu srednju vrijednost. Na primjer, uzmite u obzir rezultate testa za ispit održan u školi. Iako su testovi različiti, izvedba može biti slična od klase do klase. Jedna od metoda provjere toga je usporedba sredstava svake klase. ANOVA ili Analiza varijance omogućuje testiranje ove hipoteze. U osnovi, ANOVA se može smatrati produženjem t-testa, gdje se uspoređuju sredstva dvaju uzoraka uzetih iz dvije populacije..

Temeljna ideja ANOVA je razmotriti varijaciju unutar uzorka i varijaciju između uzoraka. Varijacije unutar uzorka mogu se pripisati slučajnosti, dok se varijacije među uzorcima mogu pripisati i slučajnosti i drugim vanjskim čimbenicima. Analiza varijance temelji se na tri modela; model fiksnih efekata, model slučajnih efekata i model miješanih efekata.

Koja je razlika između Regresije i ANOVA-e?

• ANOVA je analiza varijacije između dva ili više uzoraka dok je regresija analiza odnosa između dvije ili više varijabli.

• Teorija ANOVA primjenjuje se pomoću tri osnovna modela (model fiksnih efekata, model slučajnih efekata i model miješanih efekata), dok se regresija primjenjuje pomoću dva modela (model linearne regresije i model višestruke regresije).

• ANOVA i Regression su obje verzije Generalnog linearnog modela (GLM). ANOVA se temelji na kategoričkim varijablama prediktora, dok se regresija temelji na kvantitativnim varijablama prediktora.

• Regresija je fleksibilnija tehnika i koristi se u predviđanju i predviđanju, dok se ANOVA koristi za usporedbu jednakosti dvije ili više populacija.