Forskjellen mellom regresjon og ANOVA

Regresjon mot ANOVA

Regresjon og ANOVA (Variansanalyse) er to metoder i statistisk teori for å analysere oppførselen til en variabel i forhold til en annen. I regresjon er det ofte variasjonen av avhengig variabel basert på uavhengig variabel, mens det i ANOVA er variasjonen av attributter av to prøver fra to populasjoner.

Mer om regresjon

Regresjon er en statistisk metode som brukes til å tegne forholdet mellom to variabler. Ofte når data samles inn, kan det være variabler som er avhengige av andre. Det nøyaktige forholdet mellom disse variablene kan kun opprettes ved hjelp av regresjonsmetoder. Å bestemme dette forholdet bidrar til å forstå og forutsi atferden til en variabel til den andre.

Den mest vanlige anvendelsen av regresjonsanalysen er å estimere verdien av den avhengige variabelen for en gitt verdi eller verdiområde av de avhengige variablene. Ved hjelp av regresjon kan vi for eksempel fastslå forholdet mellom råvarepris og forbruk basert på data samlet fra et tilfeldig utvalg. Regresjonsanalyse vil produsere en regresjonsfunksjon av datasettet, som er en matematisk modell som best passer de tilgjengelige dataene. Dette kan lett bli representert ved en scatterplot. Grafisk regresjon svarer til å finne den beste tilpasningskurven for det givne datasettet. Kurvens funksjon er regresjonsfunksjonen. Ved hjelp av matematisk modell kan bruken av en vare forutsies for en gitt pris.

Derfor er regresjonsanalysen mye brukt i å forutse og prognose. Det brukes også til å etablere relasjoner i eksperimentelle data innen fysikk, kjemi og mange naturvitenskapelige og tekniske disipliner. Hvis forholdet eller regresjonsfunksjonen er en lineær funksjon, er prosessen kjent som en lineær regresjon. I spredningsdiagrammet kan den representeres som en rett linje. Hvis funksjonen ikke er en lineær kombinasjon av parametrene, er regresjonen ikke-lineær.

Mer om ANOVA (Variansanalyse)

ANOVA involverer ikke analysen av en relasjon mellom to eller flere variabler eksplisitt. Snarere kontrollerer den om to eller flere prøver fra forskjellige populasjoner har samme gjennomsnitt. For eksempel, vurder testresultatene av en eksamen for en karakter i skolen. Selv om testene er forskjellige, kan ytelsen være likt fra klasse til klasse. En metode for å verifisere dette er å sammenligne middelene til hver klasse. ANOVA eller ANALYSIS AV Varians gjør at denne hypotesen kan prøves. På grunnleggende grunnlag kan ANOVA betraktes som en forlengelse av t-testen, hvor midlene til de to prøvene hentet fra to populasjoner er sammenlignet.

Grunnleggende ide om ANOVA er å vurdere variasjonen i prøven og variasjonen mellom prøvene. Variasjonen i prøven kan tilskrives tilfeldigheten, mens variasjonen blant prøver kan tilskrives både tilfeldighet og andre eksterne faktorer. Analyse av varians er basert på tre modeller; fast effekter modell, tilfeldig effekter modell og mixed effects modell.

Hva er forskjellen mellom regresjon og ANOVA?

• ANOVA er analysen av variasjon mellom to eller flere prøver mens regresjon er analysen av en relasjon mellom to eller flere variabler.

• ANOVA-teorien blir brukt ved hjelp av tre grunnleggende modeller (fast effekter modell, tilfeldig effekter modell og blandede effekter modell) mens regresjon er brukt ved hjelp av to modeller (lineær regresjonsmodell og multiple regresjonsmodell).

• ANOVA og regresjon er begge to versjoner av den generelle lineære modellen (GLM). ANOVA er basert på kategoriske prediktorvariabler, mens regresjon er basert på kvantitative prediktorvariabler.

• Regresjon er den mer fleksible teknikken, og den brukes i prognoser og forutsigelser mens ANOVA brukes til å sammenligne likheten til to eller flere populasjoner.