Atšķirība Starp Regresiju Un ANOVA

2024 Autors: Mildred Bawerman | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-16 08:40

Regresija pret ANOVA

Regresija un ANOVA (dispersijas analīze) ir divas metodes statistikas teorijā, lai analizētu viena mainīgā uzvedību salīdzinājumā ar citu. Regresijā tā bieži ir atkarīgā mainīgā variācija, pamatojoties uz neatkarīgo mainīgo, savukārt ANOVA gadījumā tā ir divu paraugu no divām populācijām atribūtu variācija.

Vairāk par regresiju

Regresija ir statistikas metode, ko izmanto, lai izveidotu sakarību starp diviem mainīgajiem. Bieži vien, vācot datus, var būt mainīgie, kas ir atkarīgi no citiem. Precīzu saistību starp šiem mainīgajiem var noteikt tikai ar regresijas metodēm. Šīs attiecības noteikšana palīdz saprast un paredzēt viena mainīgā uzvedību otram.

Regresijas analīzes visizplatītākais pielietojums ir atkarīgā mainīgā vērtības novērtēšana noteiktai vērtībai vai atkarīgo mainīgo lielumu vērtību diapazonam. Piemēram, izmantojot regresiju, mēs varam noteikt saikni starp preču cenu un patēriņu, pamatojoties uz izlases veidā apkopotajiem datiem. Regresijas analīze radīs datu kopas regresijas funkciju, kas ir matemātiskais modelis, kas vislabāk atbilst pieejamajiem datiem. To viegli var attēlot ar izkliedes diagrammu. Grafiski regresija ir līdzvērtīga vislabākās atbilstības līknes atrašanai dot datu kopai. Līknes funkcija ir regresijas funkcija. Izmantojot matemātisko modeli, preces cenu var paredzēt par noteiktu cenu.

Tāpēc regresijas analīze tiek plaši izmantota prognozēšanā un prognozēšanā. To izmanto arī, lai izveidotu sakarus eksperimentālajos datos, fizikas, ķīmijas un daudzu dabaszinātņu un inženierzinātņu jomās. Ja sakarība vai regresijas funkcija ir lineāra funkcija, tad process ir pazīstams kā lineārā regresija. Izkliedes grafikā to var attēlot kā taisnu līniju. Ja funkcija nav lineāra parametru kombinācija, tad regresija ir nelineāra.

Vairāk par ANOVA (dispersijas analīze)

ANOVA nav tieši saistīta ar divu vai vairāku mainīgo saistības analīzi. Tā drīzāk pārbauda, vai diviem vai vairākiem dažādu populāciju paraugiem ir vienāds vidējais rādītājs. Piemēram, ņemiet vērā eksāmena pārbaudes rezultātus, kas skolā notika vērtējumam. Lai arī testi ir atšķirīgi, sniegums dažādās klasēs var būt līdzīgs. Viena metode, kā to pārbaudīt, ir katras klases līdzekļu salīdzināšana. ANOVA vai Varianalīze ļauj pārbaudīt šo hipotēzi. Pamatā ANOVA var uzskatīt par t-testa pagarinājumu, kur tiek salīdzināti divu no divām populācijām ņemto paraugu vidējie rādītāji.

ANOVA pamatideja ir apsvērt variācijas izlasē un variācijas starp paraugiem. Izlases variācijas var attiecināt uz nejaušību, turpretī variācijas izlasēs var attiecināt gan uz nejaušību, gan citiem ārējiem faktoriem. Dispersijas analīze balstās uz trim modeļiem; fiksētu efektu modelis, nejaušu efektu modelis un jauktu efektu modelis.

Kāda ir atšķirība starp regresiju un ANOVA?

• ANOVA ir divu vai vairāku paraugu variāciju analīze, savukārt regresija ir attiecību analīze starp diviem vai vairākiem mainīgajiem.

• ANOVA teorija tiek izmantota, izmantojot trīs pamatmodelus (fiksēto efektu modelis, nejaušu efektu modelis un jauktu efektu modelis), savukārt regresiju izmanto, izmantojot divus modeļus (lineārās regresijas modelis un daudzkārtējās regresijas modelis).

• ANOVA un regresija ir divas vispārējā lineārā modeļa (GLM) versijas. ANOVA pamatā ir kategoriski prediktora mainīgie, savukārt regresijas pamatā ir kvantitatīvi prediktora mainīgie.

• Regresija ir elastīgāka metode, un to izmanto prognozēšanā un prognozēšanā, bet ANOVA izmanto divu vai vairāku populāciju vienlīdzības salīdzināšanai.