Разница между регрессией и ANOVA
Регрессионный анализ и анализ ANOVA - это две методологии, широко используемые в статистике и являющиеся двумя сторонами одной медали. Термин ANOVA относится к анализу отклонений, в то время как регрессия является статистическим инструментом. Очень трудно провести различие между регрессией и ANOVA, поскольку они часто используются взаимозаменяемо и применимы только при наличии постоянной переменной результата. В этой статье о регрессии против ANOVA мы попытаемся понять разницу между ними, их характером и объемом работ в деталях.
Сравнение лицом к лицу между регрессией и ANOVA (инфографика)
Ниже приводится топ-5 различий между регрессией и ANOVA 
Ключевые различия между регрессией и ANOVA
Обе регрессии против ANOVA являются популярным выбором на рынке; давайте обсудим некоторые из основных различий между регрессией и ANOVA
- ANOVA используется в качестве инструмента для определения количества дельта, если остаточная дисперсия уменьшается предикторами в модели. Принимая во внимание, что, с другой стороны, анализ регрессии спектра используется для анализа ожидаемого изменения отклика при изменении значения предиктора на заданную величину. Хотя ANOVA также может быть применен к регрессионной модели
- Регрессия фокусируется на работе независимой или непрерывной переменной. В регрессии существует только один единственный термин ошибки. Наоборот, в ANOVA может быть несколько ошибок
- ANOVA используется для определения общего среднего или общего среднего. С другой стороны, регрессионный анализ в основном делается для анализа зависимости независимых переменных. Самый первый тест регрессии можно найти в Книге Лежандра «Метод наименьших квадратов».
- ANOVA поставляется с тремя моделями, а регрессия - с двумя моделями
- Регрессия широко используется для прогнозирования и прогнозирования, она также соответствует линии наименьших квадратов для данных, тогда как, с другой стороны, ANOVA помогает в сортировке данных и нахождении средних значений в больших наборах данных.
- Регрессия используется для определения взаимосвязи между предиктором и ответом. С другой стороны, ANOVA используется для оценки влияния предиктора или полного набора предикторов на остаток
- ANOVA чаще всего определяется как другой или альтернативный случай регрессии, но с точки зрения пользователей существует другая разновидность, если независимая переменная является категориальной. Вы должны использовать ANOVA, в противном случае пользователь должен использовать регрессионный анализ для улучшения результатов и более глубокого анализа данных.
Сравнительная таблица регрессии и ANOVA
Ниже приведено лучшее сравнение регрессии с ANOVA.
| регрессия | ANOVA |
| Регрессионный анализ используется, чтобы нарисовать значимую связь между двумя случайными переменными и каковы отношения между ними | ANOVA используется для расчета или определения среднего значения или средней точки между двумя случайными переменными, указанными в наборе данных. |
| Это статистический метод широко используется для целей прогнозирования, а также для прогнозирования будущей тенденции | Он основан на логике t-критерия, который извлекает средства из выборочных данных двух случайных величин |
| Это гибкая и дружественная техника по сравнению с ANOVA | Обычно используется для равенства двух или более населения |
| Он основан на количественных переменных предиктора | Он основан на категориальных предикторных переменных |
| Впервые он был использован исследователями в 19 веке | Впервые он был использован исследователями в 1800-х годах |
Вывод - регрессия против ANOVA
Обе регрессии и ANOVA имеют больше сходства, чем различий, поэтому трудно комментировать различия между двумя статистическими методами. Оба метода часто могут привести к различным результатам на тех же данных при тестировании. Это два метода в статистической теории для анализа поведения одной переменной по сравнению с другой. Тем не менее, оба они известны и широко используются в статистическом мире с самого начала исследования.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство к разнице между регрессией и ANOVA. Здесь мы также обсудим ключевые отличия регрессии от ANOVA с помощью инфографики и сравнительной таблицы. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше
- Приведенная стоимость против чистой приведенной стоимости
- Сравнение запасов и запасов
- Дисперсия против стандартного отклонения
- Первичный рынок и вторичный рынок
- Введение в ANOVA в R