Różnica między regresją a ANOVA
Analiza regresji i analiza ANOVA są dwiema metodologiami szeroko stosowanymi w statystyce i są dwiema stronami tej samej monety. Termin ANOVA odnosi się do analizy wariancji, podczas gdy regresja jest narzędziem statystycznym. Bardzo trudno jest odróżnić regresję od ANOVA, ponieważ są one często stosowane zamiennie i mają zastosowanie tylko wtedy, gdy istnieje ciągła zmienna wyniku. W tym artykule o regresji vs ANOVA postaramy się zrozumieć różnicę między nimi a ich charakterem i zakresem pracy szczegółowo.
Porównanie między regresją a ANOVA (infografiki)
Poniżej znajduje się 5 najważniejszych różnic między regresją a ANOVA 
Kluczowe różnice między regresją a ANOVA
Obie regresje vs ANOVA są popularnymi wyborami na rynku; omówmy niektóre z głównych różnic między regresją a ANOVA
- ANOVA jest używana jako narzędzie do definiowania wielkości delty, gdy wariancja resztkowa jest zmniejszona przez predyktory w modelu. Natomiast z drugiej strony spektrum analiza regresji służy do analizy oczekiwanej zmiany odpowiedzi, gdy wartość predyktora zostanie zmieniona o określoną wartość. Chociaż ANOVA można również zastosować do modelu regresji
- Regresja skupia się na działaniu zmiennej niezależnej lub ciągłej. W regresji występuje tylko jeden pojedynczy błąd. Przeciwnie, w ANOVA może występować kilka terminów błędów
- ANOVA służy do określenia wspólnej średniej lub wspólnej średniej. Z drugiej strony analiza regresji jest wykonywana głównie w celu analizy zależności zmiennych niezależnych. Pierwszy test regresji można znaleźć w książkowej metodzie najmniejszych kwadratów autorstwa Legendre
- ANOVA ma trzy modele, a regresja dwa modele
- Regresja jest szeroko stosowana do przewidywania i prognozowania, a także dopasowuje linię najmniejszych kwadratów do danych, podczas gdy z drugiej strony ANOVA pomaga w sortowaniu danych i znajdowaniu średnich w dużych zestawach danych
- Regresja służy do określenia związku między predyktorem a odpowiedzią. Z drugiej strony ANOVA służy do oceny wpływu predyktora lub całego zestawu predyktorów na wartość rezydualną
- ANOVA jest najczęściej definiowana jako inny lub alternatywny przypadek regresji, ale z perspektywy użytkowników istnieje inny smak, jeśli zmienna niezależna jest kategoryczna. Musisz użyć ANOVA, w przeciwnym razie użytkownik powinien użyć analizy regresji, aby uzyskać lepsze wyniki i bardziej dogłębną analizę danych
Tabela porównawcza regresji vs ANOVA
Poniżej znajduje się najwyższe porównanie między regresją a ANOVA
| Regresja | ANOVA |
| Analiza regresji służy do narysowania znaczącego związku między dwiema zmiennymi losowymi i jaki jest związek między nimi dwoma | ANOVA służy do obliczania lub wykrywania średniej średniej lub wartości środkowej między dwiema zmiennymi losowymi podanymi w zbiorze danych |
| Ta metoda statystyczna jest szeroko stosowana do celów prognozowania, a także do przewidywania przyszłego trendu | Opiera się na logice testu t, który rysuje średnie z danych przykładowych dwóch zmiennych losowych |
| Jest to elastyczna i przyjazna technika w porównaniu do ANOVA | Jest powszechnie stosowany do równości dwóch lub więcej populacji |
| Opiera się na ilościowych zmiennych predykcyjnych | Opiera się na kategorycznych zmiennych predykcyjnych |
| Po raz pierwszy został użyty przez naukowców w XIX wieku | Po raz pierwszy został użyty przez naukowców w 1800 roku |
Wniosek - regresja vs ANOVA
Obie Regresja vs ANOVA mają więcej podobieństw niż różnic, dlatego trudno jest skomentować różnice między dwiema metodami statystycznymi. Obie metody mogą często prowadzić do różnych wyników dla tych samych danych podczas testowania. Są to dwie metody teorii statystycznej służące do analizy zachowania jednej zmiennej w porównaniu z inną. Oba są jednak znane i są szeroko stosowane w świecie statystycznym od początku badań.
Polecane artykuły
To był przewodnik po najwyższej różnicy między regresją a ANOVA. Tutaj omawiamy także kluczowe różnice Regresja vs ANOVA za pomocą infografiki i tabeli porównawczej. Możesz także zapoznać się z poniższymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej
- Wartość bieżąca a wartość bieżąca netto
- Porównanie zapasów z zapasami
- Odchylenie vs odchylenie standardowe
- Rynek pierwotny i rynek wtórny
- Wprowadzenie do ANOVA w R