Різниця між регресією та ANOVA
І регресія, і ANOVA - це статистичні моделі, які використовуються для прогнозування безперервного результату, але у випадку регресії безперервний результат прогнозується на основі однієї або декількох змінних безперервного предиктора, тоді як у випадку ANOVA безперервний результат прогнозується на основі однієї або декількох категоріальних змінних предиктора.
Регресія є статистичним методом для встановлення взаємозв'язку між наборами змінних, щоб робити прогнози залежної змінної за допомогою незалежних змінних, ANOVA, з іншого боку, є статистичним інструментом, що застосовується до непов'язаних груп, щоб з'ясувати, чи мають вони загальне середнє.
Що таке регресія?
Регресія є дуже ефективним статистичним методом для встановлення взаємозв'язку між наборами змінних. Змінними, для яких проводиться регресійний аналіз, є залежна змінна та одна або декілька незалежних змінних. Це метод, щоб зрозуміти вплив на залежну змінну однієї або декількох незалежних змінних.
- Припустимо, наприклад, лакофарбова компанія використовує в якості сировини одне з похідних сирого розчинника та мономерів, ми можемо провести регресійний аналіз між ціною цієї сировини та ціною на нафту марки Brent.
- У цьому прикладі ціна на сировину є залежною змінною, а ціна на Brent - незалежною змінною.
- Оскільки ціна на розчинники та мономери зростає та знижується в ціні із зростанням та падінням цін на Brent, ціна на сировину є залежною змінною.
- Подібним чином для будь-якого ділового рішення з метою підтвердження гіпотези про те, що конкретна дія призведе до збільшення прибутковості підрозділу, може бути підтверджено на основі результату регресії між залежними та незалежними змінними.
Що таке Anova?
ANOVA - це коротка форма дисперсійного аналізу. ANOVA - це статистичний інструмент, який зазвичай використовується для випадкових величин. У ньому беруть участь групи, безпосередньо не пов’язані між собою, щоб з’ясувати, чи існують якісь спільні засоби.
- Простим прикладом для розуміння цього моменту є запуск ANOVA для серії оцінок студентів з різних коледжів, щоб спробувати з'ясувати, чи один учень однієї школи кращий за інший.
- Іншим прикладом може бути, якщо дві окремі дослідницькі групи досліджують різні продукти, не пов’язані між собою. ANOVA допоможе знайти, який із них забезпечує кращі результати. Три популярні методики ANOVA - це випадковий ефект, фіксований ефект та змішаний ефект.
Регресія проти інфографіки ANOVA
Основні відмінності між регресією та ANOVA
- Регресія застосовується до змінних, які мають переважно фіксований або незалежний характер, а ANOVA - до випадкових величин.
- Регресія в основному використовується у двох формах - це лінійна регресія та множинна регресія; жорсткі інші форми регресії також присутні в теорії; ці типи найбільш широко використовуються на практиці, з іншого боку, є три популярні типи ANOVA, вони випадкові ефект, фіксований ефект та змішаний ефект.
- Регресія в основному використовується для того, щоб робити оцінки або прогнози для залежної змінної за допомогою однієї або декількох незалежних змінних, а ANOVA використовується для пошуку спільного середнього між змінними різних груп.
- У разі регресії номер терміна помилки один, але у випадку ANOVA число терміна помилки більше одного.
Порівняльна таблиця
| Основа | Регресія | АНОВА | ||
| Визначення | Регресія є дуже ефективним статистичним методом для встановлення взаємозв'язку між наборами змінних. | ANOVA - це коротка форма дисперсійного аналізу. Він застосовується до непов’язаних груп, щоб з’ясувати, чи є у них загальне значення | ||
| Природа змінної | Регресія застосовується до незалежних змінних або фіксованих змінних. | ANOVA застосовується до випадкових змінних | ||
| Типи | Регресія в основному використовується у двох формах - це лінійна регресія та множинна регресія, пізніше - коли кількість незалежних змінних більше одного. | Три популярні типи ANOVA - це випадковий ефект, фіксований ефект та змішаний ефект. | ||
| Приклади | Лакофарбова компанія використовує розчинники та мономери як сировину, яка є похідною сирої сировини; ми можемо провести регресійний аналіз між ціною цієї сировини та ціною на нафту марки Brent. | Якщо дві окремі дослідницькі групи досліджують різні продукти, не пов’язані між собою. ANOVA допоможе знайти, який із них забезпечує кращі результати. | ||
| Використовувані змінні | Регресія застосовується до двох наборів змінних, одна з них - залежна змінна, а інша - незалежна змінна. Кількість незалежних змінних у регресії може бути однією або декількома. | ANOVA застосовується до різних змінних, які не обов'язково пов'язані між собою. | ||
| Використання тесту | Регресія в основному використовується практиками або галузевими експертами для того, щоб зробити оцінки або прогнози для залежної змінної. | ANOVA використовується для пошуку загального середнього між змінними різних груп. | ||
| Помилки | Прогнози, зроблені за допомогою регресійного аналізу, не завжди бажані, оскільки через термін помилки в регресії цей термін помилки також відомий як залишковий. У разі регресії число терміна помилки дорівнює одиниці. | Кількість помилок у випадку, коли ANOVA, на відміну від регресії, більше, ніж одна. |
Висновок
І регресії, і ANOVA є потужними статистичними інструментами, які застосовуються до кількох змінних. Регресія використовується для прогнозування залежної змінної за допомогою незалежних змінних, які мають певні відношення. Корисно перевірити гіпотезу про правильність висунутої гіпотези чи ні.
Регресія використовується для змінних, які є фіксованими або незалежними за своєю суттю, і може бути здійснена з використанням однієї незалежної змінної або декількох незалежних змінних. ANOVA використовується для пошуку спільного між змінними різних груп, які не пов'язані між собою. Він використовується не для прогнозування або оцінки, а для розуміння взаємозв’язків між набором змінних.