Różnica między ANOVA i regresja

ANOVA vs regresja

Bardzo trudno jest odróżnić różnice między ANOVA i regresją. Jest tak, ponieważ oba terminy mają więcej podobieństw niż różnic. Można powiedzieć, że ANOVA i regresja są dwiema stronami tej samej monety.

Zarówno ANOVA (Analysis of Variance), jak i statystyczne modele regresji mają zastosowanie tylko, jeśli istnieje ciągła zmienna wyniku. Model regresji opiera się na jednej lub większej liczbie zmiennych predyktorów ciągłych. Przeciwnie, model ANOVA opiera się na jednej lub więcej zmiennych predykcyjnych jakościowych. ANOVA skupia się na zmiennych losowych, a regresja skupia się na zmiennych stałych lub niezależnych lub ciągłych. W ANOVA może występować kilka terminów błędów, podczas gdy w regresji występuje tylko jeden błąd.

Kiedy ANOVA ma trzy modele, regresja ma głównie dwa modele. Stały efekt, efekt losowy i efekt mieszany to trzy modele dostępne z ANOVA. Regresja wielokrotna i regresja liniowa są częściej stosowanymi modelami regresji. Wstępny test dla identyfikacji czynników, które mają wpływ na zestaw danych, można wykonać za pomocą modelu ANOVA. Wyniki testu z modelu ANOVA można następnie wykorzystać w teście F na trafność wzoru regresji.

ANOVA służy głównie do określenia, czy dane z różnych grup mają wspólny środek czy nie. Regresja jest szeroko stosowana do prognozowania i prognozowania. Służy także do sprawdzenia, która zmienna niezależna jest powiązana ze zmienną zależną. Pierwszą formę regresji można znaleźć w książce Legendre'a "Metoda najmniejszych kwadratów". To właśnie Francis Galton ukuł termin "regresja" w XIX wieku.

ANOVA została po raz pierwszy zastosowana nieformalnie przez badaczy w XIX wieku. Sir Ronald Fisher w jednym ze swoich artykułów formalnie użył terminu ANOVA w 1918 roku. ANOVA zyskała szeroką popularność po tym, jak Fischer zawarł ten termin w swojej książce "Metody statystyczne dla pracowników naukowych".

Streszczenie:

1. Model regresyjny opiera się na jednej lub więcej zmiennych predyktorów ciągłych.

2. Przeciwnie, model ANOVA opiera się na jednej lub większej liczbie zmiennych predykcji jakościowych. 3.W ANOVA może występować kilka terminów błędów, podczas gdy w regresji występuje tylko jeden błąd. 4.ANOVA służy głównie do określenia, czy dane z różnych grup mają wspólny środek czy nie.

5.Regresja jest szeroko stosowana do prognozowania i prognoz.

6. Służy również do sprawdzenia, która zmienna niezależna jest powiązana ze zmienną zależną. 7. Pierwsza forma regresji znajduje się w książce Legendre'a "Metoda najmniejszych kwadratów".

8. To był Francis Galton, który ukuł termin "regresja" w XIX wieku. 9.ANOVA została po raz pierwszy zastosowana nieformalnie przez naukowców w XIX wieku. Popularność zyskała po tym, jak Fischer zawarł ten termin w swojej książce "Metody statystyczne dla pracowników naukowych".