Unterschied zwischen Regression und ANOVA

Regression gegen Anova

Regression und ANOVA (Varianzanalyse) sind zwei Methoden in der statistischen Theorie, um das Verhalten einer Variablen im Vergleich zu einer anderen zu analysieren. In der Regression ist es häufig die Variation der abhängigen Variablen auf der Grundlage der unabhängigen Variablen, während in ANOVA die Variation der Attribute von zwei Stichproben aus zwei Populationen ist.

Mehr über Regression

Regression ist eine statistische Methode, mit der die Beziehung zwischen zwei Variablen gezogen wird. Wenn Daten gesammelt werden, können häufig Variablen vorliegen, die von anderen abhängig sind. Die genaue Beziehung zwischen diesen Variablen kann nur durch Regressionsmethoden festgelegt werden. Die Bestimmung dieser Beziehung hilft dabei, das Verhalten einer Variablen für die andere zu verstehen und vorherzusagen.

Die häufigste Anwendung der Regressionsanalyse besteht darin, den Wert der abhängigen Variablen für einen bestimmten Wert oder einen bestimmten Wertebereich der abhängigen Variablen zu schätzen. Beispielsweise können wir mit Regression die Beziehung zwischen dem Rohstoffpreis und dem Verbrauch basierend auf den von einer Zufallsstichprobe gesammelten Daten herstellen. Die Regressionsanalyse erzeugt eine Regressionsfunktion des Datensatzes, ein mathematisches Modell, das am besten zu den verfügbaren Daten passt. Dies kann leicht durch ein Streudiagramm dargestellt werden. Grafische Regression entspricht der Suche nach der besten Anpassungskurve für den Datensatz. Die Funktion der Kurve ist die Regressionsfunktion. Mit dem mathematischen Modell kann die Verwendung einer Ware für einen bestimmten Preis vorhergesagt werden.

Daher wird die Regressionsanalyse häufig zur Vorhersage und Prognose verwendet. Es wird auch verwendet, um Beziehungen in experimentellen Daten, in den Bereichen Physik, Chemie und vielen Naturwissenschaften und technischen Disziplinen aufzubauen. Wenn die Beziehung oder die Regressionsfunktion eine lineare Funktion ist, wird der Prozess als lineare Regression bezeichnet. Im Streudiagramm kann es als gerade Linie dargestellt werden. Wenn die Funktion keine lineare Kombination der Parameter ist, ist die Regression nicht linear.

Mehr über ANOVA (Varianzanalyse)

ANOVA beinhaltet nicht die Analyse einer Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen explizit. Vielmehr prüft es, ob zwei oder mehr Proben aus verschiedenen Populationen den gleichen Mittelwert haben. Betrachten Sie beispielsweise die Testergebnisse einer Prüfung für eine Klasse in der Schule. Obwohl die Tests unterschiedlich sind, kann die Leistung von Unterricht zu Unterricht gleich sein. Eine Methode, um dies zu überprüfen, besteht darin, die Mittel jeder Klasse zu vergleichen. ANOVA oder Varianzanalyse ermöglicht es, diese Hypothese zu testen. Bei den Grundlagen kann ANOVA als Erweiterung des T-Tests angesehen werden, wobei die Mittelwerte der beiden Proben aus zwei Populationen verglichen werden.

Die grundlegende Idee von ANOVA besteht darin, die Variation innerhalb der Stichprobe und die Variation zwischen den Proben zu berücksichtigen. Die Variation innerhalb der Stichprobe kann auf die Zufälligkeit zurückgeführt werden, während die Variation zwischen Proben sowohl auf die Zufälligkeit als auch auf andere externe Faktoren zurückzuführen ist. Die Varianzanalyse basiert auf drei Modellen; Modell mit festem Effekt, Zufallseffektmodell und Mischeffektmodell.

Was ist der Unterschied zwischen Regression und ANOVA?

• ANOVA ist die Variationsanalyse zwischen zwei oder mehr Proben, während die Regression die Analyse einer Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen ist.

• Die ANOVA -Theorie wird unter Verwendung von drei Basismodellen (Festeffektmodell, Zufallseffektmodell und Mischeffektmodell) angewendet, während die Regression unter Verwendung von zwei Modellen (lineares Regressionsmodell und multiple Regressionsmodell) angewendet wird.

• ANOVA und Regression sind beide zwei Versionen des allgemeinen linearen Modells (GLM). ANOVA basiert auf kategorialen Prädiktorvariablen, während die Regression auf quantitativen Prädiktorvariablen basiert.

• Die Regression ist die flexiblere Technik und wird zur Vorhersage und Vorhersage verwendet, während ANOVA verwendet wird, um die Gleichheit von zwei oder mehr Populationen zu vergleichen.