Регресія проти ANOVA - Топ-5 найкращих відмінностей (з інфографікою)

Різниця між Регресією проти ANOVA

Регресійний аналіз та аналіз ANOVA - це дві методології, широко використовувані в статистиці, і є двома сторонами однієї монети. Термін ANOVA означає аналіз дисперсії, тоді як регресія є статистичним інструментом. Відрізнити регресію від ANOVA дуже важко, оскільки вони часто використовуються взаємозамінно і застосовні лише тоді, коли існує безперервна змінна результат. У цій статті регресії проти ANOVA ми спробуємо розібратися в різниці між ними та їх природою та обсягом роботи.

Порівняння «голова до голови» між Регресією та ANOVA (Інфографіка)

Нижче наведено 5 найкращих різниць між Регресією та ANOVA

Ключові відмінності між Регресією та ANOVA

Обидві Регресія проти ANOVA - популярний вибір на ринку; Давайте обговоримо деякі основні відмінності між Регресією та ANOVA

ANOVA використовується як інструмент для визначення кількості дельти, а залишкова дисперсія зменшується прогнозами в моделі. В той час, як, з іншого боку, спектр регресійного аналізу використовується для аналізу того, яка зміна реакції очікується, коли значення прогноктора було змінено на задану кількість. Хоча ANOVA також може бути застосована до регресійної моделі
Регресія зосереджена на роботі незалежної або безперервної змінної. У регресії існує лише один термін помилки. Навпаки, в ANOVA може бути задіяно кілька термінів помилки
ANOVA використовується для визначення загальної середньої чи загальної середньої. З іншого боку, регресійний аналіз в основному робиться для аналізу залежності незалежних змінних. Найперший тест на регресію можна знайти в книзі Легенда про метод найменших квадратів
ANOVA поставляється з трьома моделями, тоді як регресія поставляється з двома моделями
Регресія широко використовується для прогнозування та прогнозування, вона також підходить до найменш квадратичної лінії даних, тоді як, з іншого боку, ANOVA допомагає в сортуванні даних та пошуку середніх значень у великих наборах даних
Регресія використовується для визначення взаємозв'язку між предиктором та відповіддю. З іншого боку, ANOVA використовується для судження про вплив прогнозованого або повного набору предикторів на залишковий
ANOVA найчастіше визначається як інший або альтернативний випадок регресії, але, з точки зору користувачів, є різний аромат, якщо незалежна змінна категорична. Ви повинні використовувати ANOVA, інакше користувач повинен використовувати регресійний аналіз для кращих результатів та більш глибокого аналізу даних

Таблиця порівняння регресії проти ANOVA

Нижче наведено найвище порівняння між Регресією та ANOVA

Регресія	АНОВА
Регресійний аналіз використовується для того, щоб скласти змістовну залежність між двома випадковими змінними та якою є залежність між ними	ANOVA використовується для обчислення або виявлення середнього середнього або того, що є середньою точкою між двома випадковими змінними, наведеними в наборі даних
Цей статистичний метод широко використовується для прогнозування, а також для прогнозування майбутньої тенденції	Він заснований на логіці t-тесту, який виводить засоби з вибіркових даних двох випадкових змінних
Це гнучка та доброзичлива техніка в порівнянні з ANOVA	Зазвичай використовується для рівності двох і більше населення
Він заснований на кількісних змінних прогнозах	Він заснований на категоричних змінних предиктора
Вперше він був використаний дослідниками у 19 столітті	Вперше він був використаний дослідниками у 1800-х роках

Висновок - Регресія проти ANOVA

Обидві регресії проти ANOVA мають більше подібності, ніж відмінностей, тому важко коментувати відмінності між двома статистичними методами. Обидва способи при тестуванні часто можуть призводити до різних результатів на одних і тих же даних. Це два методи статистичної теорії для аналізу поведінки однієї змінної порівняно з іншою. Однак обидва відомі і широко використовуються в статистичному світі з початку досліджень.