Регрессия против ANOVA

Разница между регрессией и ANOVA

И регрессия, и ANOVA являются статистическими моделями, используемыми для прогнозирования непрерывного результата. Тем не менее, в случае регрессии непрерывный результат прогнозируется на основе одной или нескольких непрерывных переменных-предикторов. Принимая во внимание, что в случае ANOVA непрерывный результат прогнозируется на основе одной или нескольких категориальных переменных-предикторов.

Регрессия — это статистический метод установления взаимосвязи между наборами переменных для прогнозирования зависимой переменной с помощью независимых переменных. С другой стороны, дисперсионный анализ — это статистический инструмент, применяемый к несвязанным группам, чтобы определить, имеют ли они общее значение.

Оглавление

• Разница между регрессией и ANOVA
  • Что такое регрессия?
  • Что такое Анова?
  • Регрессия против ANOVA Инфографика
  • Ключевые различия между регрессией и ANOVA
  • Сравнительная таблица
  • Заключение
  • Рекомендуемые статьи

Что такое регрессия?

Регрессия — очень эффективный статистический метод установления связи между переменными. Переменные, для которых выполняется регрессионный анализРегрессионный анализРегрессионный анализ показывает, как изменятся зависимые переменные, когда одна или несколько независимых переменных изменяются под воздействием факторов, и используется для анализа связи между зависимыми и независимыми переменными. Y = a + bX + E — это формула. Далее делается зависимая переменная и одна или несколько независимых переменных. Это метод понимания влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную.

• Предположим, например, что компания по производству красок использует в качестве сырья одно из производных неочищенного растворителя и мономеров. Мы можем провести регрессионный анализ между ценой этого сырья и ценами на нефть марки Brent.
• В этом примере цена на сырье является зависимой переменной, а цена на нефть марки Brent — независимой переменной.
• Поскольку цена на растворители и мономеры увеличивается и уменьшается с ростом и падением цен на нефть марки Brent, цена на сырье является зависимой переменной.
• Точно так же можно проверить любое деловое решение, чтобы подтвердить гипотезу о том, что конкретное действие повысит прибыльность подразделения на основе регрессии между зависимыми и независимыми переменными.

Что такое Анова?

ANOVA — это краткая форма дисперсионного анализа. ANOVA — это статистический инструмент, обычно используемый для случайных величин. В нем участвуют группы, не связанные напрямую друг с другом, чтобы определить, существуют ли какие-либо общие средства.

• Простым примером, чтобы понять этот момент, является запуск ANOVA для серии оценок учащихся из разных колледжей, чтобы попытаться выяснить, лучше ли один ученик из одной школы, чем другой.
• Другой пример может быть, если две исследовательские группы исследуют разные продукты, не связанные друг с другом. ANOVA поможет определить, какой из них дает лучшие результаты. Три популярных метода ANOVA: случайный эффект, фиксированный эффект и смешанный эффект.

Регрессия против ANOVA Инфографика

Ключевые различия между регрессией и ANOVA

• Регрессия применяется в основном к фиксированным или независимым переменным, а ANOVA применяется к случайным переменным.
• Регрессия используется в двух формах: линейная регрессия и множественная регрессия. Теоретически присутствуют и другие жесткие формы регрессии. Эти типы используются на практике. С другой стороны, есть три популярных типа дисперсионного анализа: случайный эффект, фиксированный эффект и смешанный эффект.
• Регрессия используется для оценки или прогнозирования зависимой переменной с помощью одной или нескольких независимых переменных. Дисперсионный анализ используется для нахождения общего среднего между переменными разных групп.
• В случае регрессии член ошибки равен одному, но в случае дисперсионного анализа количество членов ошибки больше одного.

Сравнительная таблица

ОсноваРегрессиядисперсионный анализОпределениеРегрессия — очень эффективный статистический метод для установления взаимосвязи между наборами переменных. Дисперсионный анализ — это краткая форма дисперсионного анализа. Он применяется к несвязанным группам, чтобы выяснить, имеют ли они общее среднее значение.Природа переменнойРегрессия применяется к независимым переменным или фиксированным переменным. ANOVA применяется к переменным, которые являются случайными по своей природе.ТипыРегрессия в основном используется в двух формах. Это линейная регрессия и множественная регрессия; последний – когда количество независимых переменных больше одной. Три популярных типа дисперсионного анализа – это случайный эффект, фиксированный эффект и смешанный эффект.ПримерыКомпания по производству красок использует растворители и мономеры в качестве сырья, которое является производным сырой нефти; мы можем провести регрессионный анализ между ценой этого сырья и ценами на нефть марки Brent. Предположим, что две отдельные исследовательские группы изучают разные продукты, не связанные друг с другом. ANOVA поможет определить, какой из них дает лучшие результаты.Используемые переменныеРегрессия применяется к двум наборам переменных, один из которых является зависимой переменной, а другой — независимой переменной. Количество независимых переменных в регрессии может быть одной или более одной. ANOVA применяется к переменным из разных, которые не обязательно связаны друг с другом.Использование тестаРегрессия в основном используется практиками или отраслевыми экспертами для оценки или прогнозирования зависимой переменной. ANOVA используется для нахождения общего среднего значения между переменными разных групп.ОшибкиПрогнозы, сделанные регрессионным анализом, не всегда желательны; это из-за члена ошибки в регрессии, этот член ошибки также известен как остаточный. В случае регрессии число ошибочного члена равно единице. Количество ошибок в случае ANOVA, в отличие от регрессии, больше единицы.

Заключение

И регрессии, и ANOVA являются мощными статистическими инструментами, применяемыми к нескольким переменным. Например, можно использовать регрессию для прогнозирования зависимой переменной с помощью независимых переменных с некоторыми отношениями. Кроме того, полезно проверить гипотезу, независимо от того, правильна она или нет.

Регрессия используется для фиксированных или независимых переменных и выполняется с одной независимой переменной или несколькими независимыми переменными. Дисперсионный анализ используется для поиска общего между переменными из разных несвязанных групп. Он используется не для предсказания или оценки, а для понимания отношений между набором переменных.

Рекомендуемые статьи

Эта статья была руководством по регрессии и дисперсионному анализу. Здесь мы обсудим основные различия между регрессией и дисперсионным анализом, инфографику и сравнительную таблицу. Вы также можете ознакомиться со следующими статьями: –

• Формула множественной регрессии
• Корреляция против ковариации
• Линейная регрессия Excel
• Описательная статистика в Excel
• Правило 70