Diferența dintre regresie și ANOVA
Atât Regresia, cât și ANOVA sunt modelele statistice care sunt utilizate pentru a prezice rezultatul continuu, dar în cazul regresiei, rezultatul continuu este prevăzut pe baza uneia sau mai multor variabile predictive continue, în timp ce în cazul ANOVA rezultatul continuu este prezis pe baza uneia sau mai multor variabile predictive categorice.
Regresia este o metodă statistică pentru a stabili relația dintre seturile de variabile pentru a face predicții ale variabilei dependente cu ajutorul variabilelor independente, ANOVA, pe de altă parte, este un instrument statistic aplicat pe grupuri independente pentru a afla dacă au un mijloc comun.
Ce este Regresia?
Regresia este o metodă statistică foarte eficientă pentru a stabili relația dintre seturile de variabile. Variabilele pentru care se face analiza de regresie sunt variabile dependente și una sau mai multe variabile independente. Este o metodă de a înțelege efectul asupra unei variabile dependente a uneia sau mai multor variabile independente.
- Să presupunem, de exemplu, că o companie de vopsea folosește unul dintre derivații solventului brut și monomerilor ca materie primă, putem efectua o analiză de regresie între prețul materiei prime și prețul prețurilor la țiței Brent.
- În acest exemplu, prețul materiei prime este variabila dependentă, iar prețul prețurilor Brent este variabila independentă.
- Pe măsură ce prețul solvenților și monomerilor crește și scade în creșterea și scăderea prețurilor Brent, prețul materiei prime este variabila dependentă.
- În mod similar, pentru orice decizie de afaceri, pentru a valida o ipoteză că o anumită acțiune va duce la creșterea profitabilității unei divizii poate fi validată pe baza rezultatului regresiei dintre variabilele dependente și independente.
Ce este Anova?
ANOVA este forma scurtă de analiză a varianței. ANOVA este un instrument statistic care este utilizat în general pe variabile aleatorii. Aceasta implică grupuri care nu sunt direct legate între ele pentru a afla dacă există mijloace comune.
- Un exemplu simplu pentru a înțelege acest punct este de a rula ANOVA pentru seria de note ale elevilor din diferite colegii, pentru a încerca să aflăm dacă un elev dintr-o școală este mai bun decât celălalt.
- Un alt exemplu poate fi dacă două echipe de cercetare separate cercetează produse diferite care nu au legătură între ele. ANOVA vă va ajuta să găsiți care dintre acestea oferă rezultate mai bune. Cele trei tehnici populare ale ANOVA sunt un efect aleatoriu, un efect fix și un efect mixt.
Regresie vs ANOVA Infografică
Diferențele cheie dintre regresie și ANOVA
- Regresia se aplică variabilelor care sunt în mare parte fixe sau independente, iar ANOVA se aplică variabilelor aleatorii.
- Regresia este utilizată în principal în două forme, sunt regresia liniară și regresia multiplă, alte forme de regresie dure sunt prezente și în teorie, aceste tipuri sunt cele mai utilizate în practică, pe de altă parte, există trei tipuri populare de ANOVA, acestea sunt efect, efect fix și efect mixt.
- Regresia este utilizată în principal pentru a face estimări sau predicții pentru variabila dependentă cu ajutorul variabilelor independente unice sau multiple, iar ANOVA este utilizat pentru a găsi o medie comună între variabilele diferitelor grupuri.
- În cazul regresiei, numărul termenului de eroare este unul, dar în cazul ANOVA, numărul termenului de eroare este mai mult de unul.
Tabel comparativ
| Bază | Regresie | ANOVA | ||
| Definiție | Regresia este o metodă statistică foarte eficientă pentru a stabili relația dintre seturile de variabile. | ANOVA este forma scurtă de analiză a varianței. Se aplică grupurilor nelegate pentru a afla dacă au o medie comună | ||
| Natura variabilei | Regresia se aplică variabilelor independente sau variabile fixe. | ANOVA se aplică variabilelor de natură aleatorie | ||
| Tipuri | Regresia este utilizată în principal în două forme, acestea sunt regresia liniară și regresia multiplă, cea mai târziu este atunci când numărul de variabile independente este mai mult de una. | Cele trei tipuri populare de ANOVA sunt un efect aleatoriu, un efect fix și un efect mixt. | ||
| Exemple | O companie de vopsea folosește solvent și monomeri ca materie primă, care este un derivat al brutului; putem efectua o analiză de regresie între prețul materiei prime și prețul prețurilor la țiței Brent. | Dacă două echipe de cercetare separate cercetează produse diferite care nu au legătură între ele. ANOVA vă va ajuta să găsiți care dintre acestea oferă rezultate mai bune. | ||
| Variabile utilizate | Regresia se aplică la două seturi de variabile, una dintre ele este variabila dependentă și cealaltă este variabila independentă. Numărul de variabile independente în regresie poate fi unul sau mai multe decât una. | ANOVA se aplică variabilelor diferite care nu sunt neapărat legate între ele. | ||
| Utilizarea testului | Regresia este utilizată în principal de practicieni sau experți din industrie pentru a face estimări sau predicții pentru variabila dependentă. | ANOVA este utilizat pentru a găsi o medie comună între variabilele diferitelor grupuri. | ||
| Erori | Predicțiile făcute prin analiza de regresie nu sunt întotdeauna de dorit, din cauza termenului de eroare dintr-o regresie, acest termen de eroare este cunoscut și sub denumirea de rezidual. În cazul regresiei, numărul termenului de eroare este unul. | Numărul de erori în cazul în care ANOVA, spre deosebire de regresie, este mai mult decât unul. |
Concluzie
Ambele regresii și ANOVA sunt instrumente statistice puternice care sunt aplicate mai multor variabile. Regresia este utilizată pentru a face predicții ale variabilei dependente cu ajutorul variabilelor independente care au unele relații. Este util să validați o ipoteză dacă ipoteza formulată este corectă sau nu.
Regresia este utilizată pentru variabilele care sunt fixe sau independente și pot fi realizate cu ajutorul unei singure variabile independente sau a mai multor variabile independente. ANOVA este folosit pentru a găsi o comunitate între variabilele diferitelor grupuri care nu sunt legate între ele. Nu este folosit pentru a face o predicție sau o estimare, ci pentru a înțelege relațiile dintre setul de variabile.