Regresija proti ANOVI
Regresija in ANOVA (analiza variance) sta dve metodi v statistični teoriji za analizo vedenja ene spremenljivke v primerjavi z drugo. Pri regresiji gre pogosto za spremembo odvisne spremenljivke, ki temelji na neodvisni spremenljivki, medtem ko gre pri ANOVA za spremembo lastnosti dveh vzorcev iz dveh populacij.
Več o regresiji
Regresija je statistična metoda, ki se uporablja za risanje povezave med dvema spremenljivkama. Pri zbiranju podatkov pogosto obstajajo spremenljivke, ki so odvisne od drugih. Natančno razmerje med temi spremenljivkami je mogoče ugotoviti le z regresijskimi metodami. Določitev tega razmerja pomaga razumeti in predvideti vedenje ene spremenljivke do druge.
Najpogostejša uporaba regresijske analize je ocena vrednosti odvisne spremenljivke za določeno vrednost ali obseg vrednosti odvisnih spremenljivk. Na primer z uporabo regresije lahko na podlagi podatkov, zbranih iz naključnega vzorca, ugotovimo razmerje med ceno blaga in potrošnjo. Regresijska analiza bo ustvarila regresijsko funkcijo nabora podatkov, ki je matematični model, ki najbolje ustreza razpoložljivim podatkom. To lahko enostavno predstavimo s pomočjo razpršene ploskve. Grafično regresija je enakovredna iskanju najustreznejše krivulje za dani nabor podatkov. Funkcija krivulje je regresijska funkcija. Z uporabo matematičnega modela lahko predvidevamo uporabo blaga za določeno ceno.
Zato se regresijska analiza pogosto uporablja pri napovedovanju in napovedovanju. Uporablja se tudi za vzpostavljanje odnosov v eksperimentalnih podatkih, na področjih fizike, kemije in številnih naravoslovnih in tehničnih disciplin. Če je razmerje ali regresijska funkcija linearna funkcija, potem je postopek znan kot linearna regresija. Na razpršeni ploskvi je lahko predstavljena kot ravna črta. Če funkcija ni linearna kombinacija parametrov, potem je regresija nelinearna.
Več o ANOVA (analiza variance)
ANOVA ne vključuje analize povezave med dvema ali več spremenljivkami izrecno. Namesto tega preveri, ali imata dva ali več vzorcev iz različnih populacij enako povprečje. Na primer, upoštevajte rezultate testa izpita, ki je bil opravljen za oceno v šoli. Čeprav so preskusi različni, je lahko uspešnost od razreda do razreda enaka. To lahko preverimo s primerjavo sredstev vsakega razreda. ANOVA ali ANALIZA RAZLIKE omogoča preizkušanje te hipoteze. V osnovi lahko ANOVA štejemo za podaljšanje t-testa, kjer primerjamo sredstva dveh vzorcev, odvzetih iz dveh populacij.
Temeljna ideja ANOVA je upoštevati razlike v vzorcu in razlike med vzorci. Spremembe v vzorcu lahko pripišemo naključnosti, medtem ko lahko razlike med vzorci pripišemo tako naključnosti kot drugim zunanjim dejavnikom. Analiza variance temelji na treh modelih; model fiksnih učinkov, model naključnih učinkov in model mešanih učinkov.
Kakšna je razlika med regresijo in ANOVO?
• ANOVA je analiza variacije med dvema ali več vzorci, medtem ko je regresija analiza razmerja med dvema ali več spremenljivkami.
• ANOVA teorija se uporablja z uporabo treh osnovnih modelov (model fiksnih učinkov, model naključnih učinkov in model mešanih učinkov), medtem ko se regresija uporablja z dvema modeloma (linearni model regresije in model večkratne regresije).
• ANOVA in regresija sta dve različici splošnega linearnega modela (GLM). ANOVA temelji na kategoričnih prediktorskih spremenljivkah, medtem ko regresija temelji na kvantitativnih prediktorskih spremenljivkah.
• Regresija je bolj prilagodljiva tehnika in se uporablja pri napovedovanju in napovedovanju, ANOVA pa za primerjavo enakosti dveh ali več populacij.
