Regresie vs ANOVA
Regresia și ANOVA (Analiza varianței) sunt două metode din teoria statistică pentru a analiza comportamentul unei variabile în comparație cu alta. În regresie, este adesea variația variabilei dependente bazată pe variabila independentă, în timp ce, în ANOVA, este variația atributelor a două eșantioane din două populații.
Mai multe despre regresie
Regresia este o metodă statistică folosită pentru a stabili relația dintre două variabile. Adesea, atunci când datele sunt colectate, pot exista variabile care depind de altele. Relația exactă dintre aceste variabile poate fi stabilită numai prin metode de regresie. Determinarea acestei relații ajută la înțelegerea și prezicerea comportamentului unei variabile față de ceal altă.
Cea mai comună aplicație a analizei de regresie este estimarea valorii variabilei dependente pentru o anumită valoare sau interval de valori ale variabilelor dependente. De exemplu, folosind regresia putem stabili relația dintre prețul mărfurilor și consum pe baza datelor colectate dintr-un eșantion aleatoriu. Analiza de regresie va produce o funcție de regresie a setului de date, care este un model matematic care se potrivește cel mai bine cu datele disponibile. Acest lucru poate fi reprezentat cu ușurință printr-un grafic de dispersie. Regresia grafică este echivalentă cu găsirea celei mai bune curbe de potrivire pentru setul de date dat. Funcția curbei este funcția de regresie. Folosind modelul matematic, utilizarea unei mărfuri poate fi estimată pentru un anumit preț.
De aceea, analiza de regresie este utilizată pe scară largă în predicție și prognoză. De asemenea, este folosit pentru a stabili relații în datele experimentale, în domeniile fizicii, chimiei și multe științe naturale și discipline de inginerie. Dacă relația sau funcția de regresie este o funcție liniară, atunci procesul este cunoscut ca regresie liniară. În graficul de dispersie, acesta poate fi reprezentat ca o linie dreaptă. Dacă funcția nu este o combinație liniară a parametrilor, atunci regresia este neliniară.
Mai multe despre ANOVA (Analiza varianței)
ANOVA nu implică analiza unei relații între două sau mai multe variabile în mod explicit. Mai degrabă, verifică dacă două sau mai multe eșantioane din populații diferite au aceeași medie. De exemplu, luați în considerare rezultatele testelor unui examen susținut pentru o notă în școală. Chiar dacă testele sunt diferite, performanța poate fi aceeași de la clasă la clasă. O metodă de verificare este prin compararea mijloacelor fiecărei clase. ANOVA sau ANalysis Of Variance permite testarea acestei ipoteze. La bază, ANOVA poate fi considerată ca o extensie a testului t, unde mediile celor două eșantioane extrase din două populații sunt comparate.
Ideea fundamentală a ANOVA este de a lua în considerare variația în cadrul eșantionului și variația dintre eșantioane. Variația în cadrul eșantionului poate fi atribuită aleatoriei, în timp ce variația dintre eșantioane poate fi atribuită atât aleatorii, cât și altor factori externi. Analiza varianței se bazează pe trei modele; model de efecte fixe, model de efecte aleatoare și model de efecte mixte.
Care este diferența dintre regresie și ANOVA?
• ANOVA este analiza variației între două sau mai multe eșantioane, în timp ce regresia este analiza unei relații între două sau mai multe variabile.
• Teoria ANOVA este aplicată folosind trei modele de bază (model cu efecte fixe, model cu efecte aleatoare și model cu efecte mixte), în timp ce regresia este aplicată folosind două modele (model de regresie liniară și model de regresie multiplă).
• ANOVA și regresia sunt ambele două versiuni ale modelului linear general (GLM). ANOVA se bazează pe variabile predictoare categorice, în timp ce regresia se bazează pe variabile predictoare cantitative.
• Regresia este tehnica mai flexibilă și este utilizată în prognoză și predicție, în timp ce ANOVA este utilizată pentru a compara egalitatea a două sau mai multe populații.
