Diferența între ANOVA și regresie Diferența între
ANOVA vs Regresie
. Este foarte dificil să se facă diferența între ANOVA și regresie. Acest lucru se datorează faptului că ambii termeni au mai multe asemănări decât diferențele. Se poate spune că ANOVA și regresia sunt cele două fețe ale aceleiași monede.
Ambele modele ANOVA (Analiza varianței) și statistice de regresie sunt aplicabile numai dacă există o variabilă a rezultatelor continue. Modelul de regresie se bazează pe una sau mai multe variabile predictive continue. Dimpotrivă, modelul ANOVA se bazează pe una sau mai multe variabile predictive categorice. ANOVA se concentrează asupra variabilelor aleatorii, iar regresia se concentrează pe variabile fixe sau independente sau continuu. În ANOVA pot exista mai mulți termeni de eroare, în timp ce în regresie există doar un singur termen de eroare.
Atunci când ANOVA vine cu trei modele, regresia are în principal două modele. Efectul fix, efectul aleatoriu și efectul mixt sunt cele trei modele disponibile cu ANOVA. Regresia multiplă și regresia liniară sunt cele mai utilizate modele de regresie. Testul inițial pentru identificarea factorilor care influențează un set de date poate fi realizat prin modelul ANOVA. Rezultatele testului din modelul ANOVA pot fi apoi utilizate în testul F asupra relevanței formulei de regresie.
ANOVA este utilizat în principal pentru a determina dacă datele din diferite grupuri au sau nu mijloace comune. Regresia este utilizată pe scară largă pentru prognoze și predicții. De asemenea, este utilizat pentru a vedea care variabilă independentă este legată de variabila dependentă. Prima formă de regresie poate fi găsită în cartea lui Legendre "Metoda celor mai mici pătrate. "Francis Galton a inventat termenul" regresie "în secolul al XIX-lea.
ANOVA a fost utilizat pentru prima oară de către cercetători în anii 1800. Sir Ronald Fisher, într-unul din articolele sale, a folosit în mod oficial termenul ANOVA în 1918. ANOVA sa bucurat de o largă popularitate după ce Fischer a inclus acest termen în cartea sa "Metode statistice pentru cercetători. '
Rezumat:
1. Un model de regresie se bazează pe una sau mai multe variabile predictive continue.
2. Dimpotrivă, modelul ANOVA se bazează pe una sau mai multe variabile categorice de predictor.
3. În ANOVA pot exista mai mulți termeni de eroare, în timp ce există un singur termen de eroare în regresie.
4. ANOVA este utilizat în principal pentru a determina dacă datele din diferite grupuri au sau nu un mijloc comun.
5. Regresia este utilizată pe scară largă pentru prognoze și predicții.
6. De asemenea, este utilizat pentru a vedea care variabilă independentă este legată de variabila dependentă.
7. Prima formă de regresie se găsește în cartea lui Legendre "Metoda celor mai mici pătrate. „
8. Francisc Galton a inventat termenul "regresie" în secolul al XIX-lea.
9. ANOVA a fost utilizat pentru prima oară de către cercetători în anii 1800.Sa bucurat de o largă popularitate după ce Fischer a inclus acest termen în cartea sa "Metode statistice pentru lucrătorii din domeniul cercetării. „
