Видео: Разлика между регресия и ANOVA
2024 Автор: Mildred Bawerman | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-16 08:37
Регресия срещу ANOVA
Регресията и ANOVA (вариационен анализ) са два метода в статистическата теория за анализ на поведението на една променлива в сравнение с друга. При регресията това често е вариацията на зависима променлива, базирана на независима променлива, докато при ANOVA това е вариацията на атрибутите на две проби от две популации.
Повече за регресията
Регресията е статистически метод, използван за изчертаване на връзката между две променливи. Често, когато се събират данни, може да има променливи, които зависят от другите. Точната връзка между тези променливи може да бъде установена само чрез регресивни методи. Определянето на тази връзка помага да се разбере и предскаже поведението на една променлива към другата.
Най-честото приложение на регресионния анализ е да се оцени стойността на зависимата променлива за дадена стойност или диапазон от стойности на зависимите променливи. Например, използвайки регресия, можем да установим връзката между цената на стоката и потреблението въз основа на данните, събрани от произволна извадка. Регресионният анализ ще създаде регресионна функция на набора от данни, която е математически модел, който най-добре отговаря на наличните данни. Това може лесно да бъде представено чрез разпръснат сюжет. Графично регресията е еквивалентна на намирането на най-подходящата крива за дадения набор от данни. Функцията на кривата е функцията на регресия. Използвайки математическия модел, използването на дадена стока може да се предвиди за дадена цена.
Следователно, регресионният анализ се използва широко при прогнозиране и прогнозиране. Също така се използва за установяване на връзки в експериментални данни, в областите на физиката, химията и много природни науки и инженерни дисциплини. Ако връзката или функцията за регресия е линейна функция, тогава процесът е известен като линейна регресия. В разпръснатия график той може да бъде представен като права линия. Ако функцията не е линейна комбинация от параметри, тогава регресията е нелинейна.
Повече за ANOVA (Дисперсионен анализ)
ANOVA не включва анализ на връзката между две или повече променливи изрично. По-скоро се проверява дали две или повече проби от различни популации имат една и съща средна стойност. Например, помислете за резултатите от теста на изпит, проведен за оценка в училище. Въпреки че тестовете са различни, производителността може да бъде различна от клас до клас. Един метод за проверка на това е чрез сравняване на средствата на всеки клас. ANOVA или ANALYISIS OF Variance позволява тази хипотеза да бъде тествана. По принцип ANOVA може да се разглежда като продължение на t-теста, където се сравняват средствата на двете проби, взети от две популации.
Основната идея на ANOVA е да разгледа вариацията в пробата и вариацията между пробите. Вариацията в извадката може да се отдаде на случайността, докато вариацията между пробите може да се отдаде както на произволност, така и на други външни фактори. Дисперсионният анализ се основава на три модела; модел на фиксирани ефекти, модел на случайни ефекти и модел на смесени ефекти.
Каква е разликата между Регресия и ANOVA?
• ANOVA е анализ на вариацията между две или повече проби, докато регресията е анализ на връзка между две или повече променливи.
• Теорията на ANOVA се прилага с помощта на три основни модела (модел с фиксирани ефекти, модел на случайни ефекти и модел на смесени ефекти), докато регресията се прилага с помощта на два модела (модел на линейна регресия и модел на множествена регресия).
• ANOVA и Regression са и двете версии на Общия линеен модел (GLM). ANOVA се основава на категорични променливи предиктор, докато регресията се основава на количествени променливи предиктор.
• Регресията е по-гъвкавата техника и се използва при прогнозиране и прогнозиране, докато ANOVA се използва за сравняване на равенството на две или повече популации.
Препоръчано:
Разлика между класификация и регресия
Основната разлика между дървото на класификация и регресия е, че при класификацията зависимите променливи са категорични и неподредени, докато са в regr
Разлика между линейна и логистична регресия
Линейна срещу логистична регресия При статистическия анализ е важно да се идентифицират връзките между съответните променливи към изследването. Понякога
Разлика между повторно тестване и тестване на регресия
Повторно тестване срещу тестване с регресия Тестването и тестването за регресия са две методологии при тестването на софтуер. Във всеки цикъл на разработка на софтуер, тествайте
Разлика между ANOVA и MANOVA
ANOVA срещу MANOVA ANOVA и MANOVA са два статистически метода, използвани за проверка на разликите в двете проби или популации. Какво представлява ANOVA (Anal
Разлика между регресия и корелация
Регресия срещу корелация В статистиката е важно определянето на връзката между две случайни величини. Дава възможност да се правят прогнози