Perbezaan antara regresi dan ANOVA

Regresi vs ANOVA

Regresi dan ANOVA (analisis varians) adalah dua kaedah dalam teori statistik untuk menganalisis tingkah laku satu pembolehubah berbanding dengan yang lain. Dalam regresi, ia sering menjadi variasi pemboleh ubah bergantung berdasarkan pemboleh ubah bebas manakala, dalam ANOVA, ia adalah variasi sifat -sifat dua sampel dari dua populasi.

Lebih banyak mengenai regresi

Regresi adalah kaedah statistik yang digunakan untuk menarik hubungan antara dua pembolehubah. Selalunya apabila data dikumpulkan mungkin terdapat pembolehubah yang bergantung kepada orang lain. Hubungan yang tepat antara pembolehubah tersebut hanya boleh ditubuhkan oleh kaedah regresi. Menentukan hubungan ini membantu memahami dan meramalkan tingkah laku satu pemboleh ubah kepada yang lain.

Penggunaan analisis regresi yang paling biasa adalah untuk menganggarkan nilai pembolehubah bergantung untuk nilai atau julat nilai pembolehubah bergantung. Sebagai contoh, dengan menggunakan regresi kita dapat mewujudkan hubungan antara harga komoditi dan penggunaan berdasarkan data yang dikumpulkan dari sampel rawak. Analisis regresi akan menghasilkan fungsi regresi set data, yang merupakan model matematik yang paling sesuai dengan data yang ada. Ini dengan mudah boleh diwakili oleh plot penyebaran. Regresi secara grafik bersamaan dengan mencari lengkung pemasangan terbaik untuk memberi data set. Fungsi lengkung adalah fungsi regresi. Menggunakan model matematik, penggunaan komoditi boleh diramalkan untuk harga yang diberikan.

Oleh itu, analisis regresi digunakan secara meluas dalam meramalkan dan ramalan. Ia juga digunakan untuk mewujudkan hubungan dalam data eksperimen, dalam bidang fizik, kimia, dan banyak sains semula jadi dan disiplin kejuruteraan. Sekiranya hubungan atau fungsi regresi adalah fungsi linear, maka prosesnya dikenali sebagai regresi linear. Dalam plot berselerak, ia boleh diwakili sebagai garis lurus. Sekiranya fungsi bukan gabungan linear parameter, maka regresi tidak linear.

Lebih banyak mengenai ANOVA (Analisis Varians)

ANOVA tidak melibatkan analisis hubungan antara dua atau lebih pembolehubah secara eksplisit. Sebaliknya ia memeriksa sama ada dua atau lebih sampel dari populasi yang berbeza mempunyai maksud yang sama. Sebagai contoh, pertimbangkan keputusan ujian peperiksaan yang diadakan untuk gred di sekolah. Walaupun ujiannya berbeza, prestasi mungkin sama dari kelas ke kelas. Satu kaedah mengesahkan ini adalah dengan membandingkan cara setiap kelas. ANOVA atau analisis varians membolehkan hipotesis ini diuji. Pada asas-asas, ANOVA boleh dianggap sebagai lanjutan dari ujian t, di mana cara kedua-dua sampel yang diambil dari dua populasi dibandingkan.

Idea asas ANOVA adalah untuk mempertimbangkan variasi dalam sampel dan variasi antara sampel. Variasi dalam sampel boleh dikaitkan dengan rawak, sedangkan variasi antara sampel boleh dikaitkan dengan kedua -dua rawak dan faktor luaran yang lain. Analisis varians adalah berdasarkan tiga model; model kesan tetap, model kesan rawak, dan model kesan campuran.

Apakah perbezaan antara regresi dan ANOVA?

• ANOVA adalah analisis variasi antara dua atau lebih sampel semasa regresi adalah analisis hubungan antara dua atau lebih pembolehubah.

• Teori ANOVA digunakan menggunakan tiga model asas (model kesan tetap, model kesan rawak, dan model kesan campuran) manakala regresi digunakan menggunakan dua model (model regresi linear dan model regresi berganda).

• ANOVA dan regresi adalah kedua -dua versi model linear umum (GLM). ANOVA didasarkan pada pemboleh ubah ramalan kategori, sementara regresi didasarkan pada pemboleh ubah ramalan kuantitatif.

• Regresi adalah teknik yang lebih fleksibel, dan ia digunakan dalam ramalan dan meramalkan sementara ANOVA digunakan untuk membandingkan kesamaan dua atau lebih populasi.