Niniejsze badanie ma na celu ujawnienie dobrze opisowego spojrzenia na różnice między Anova a regresją. Koncentruje się na przedstawieniu szczegółowych spekulacji na temat podstawowego znaczenia terminów. Następnie badanie zaoferowało tabelę do zaznaczania różnic między Anova a regresją w odniesieniu do jej parametrów porównania.
Anova a regresja
Anova jest zaimplementowana do zmiennych losowych, ale regresja jest zaimplementowana do zmiennej, która jest z natury niezależna lub stała. Podczas gdy Anova jest szeroko stosowana do mierzenia wspólnej średniej na podstawie wielu grup, Regresja jest szeroko stosowana do oznaczania przewidywań lub szacunków związanych ze zmienną zależną.
Anova lub analizę wariancji można zastosować do zbiorów, które nie są ze sobą powiązane. Jest szeroko stosowany do znajdowania wspólnej średniej związanej z grupami. Jego zastosowanie jest przesyłane strumieniowo dla zmiennych losowych. Anova dzieli się na efekt stały, efekt mieszany i efekt losowy. Ma liczbę błędów większą niż jeden. Do znalezienia relacji między zestawami zmiennych stosuje się regresję. Jest zaimplementowany do zmiennych niezależnych lub stałych i jest z nim powiązany tylko jeden składnik błędu, który jest znany jako rezydualny. Można ją podzielić na regresję liniową i regresję wielokrotną.
Tabela porównawcza między Anova a regresją
| Parametry porównania | Anova | Regresja |
| Definicja | Anova, znana również jako analiza wariancji, jest zaimplementowana do grup, które nie są ze sobą powiązane w celu znalezienia wyniku ich wspólnej średniej. | Regresję można opisać jako skuteczną procedurę statystyczną tworzenia więzi między grupami zmiennych. |
| Zmienny charakter i użyte zmienne | Anova jest zaimplementowana do zmiennych losowych. Jest używany w zmiennych, które są zróżnicowane i nie są szczególnie powiązane lub powiązane ze sobą. | Regresja jest zaimplementowana do stałych lub niezależnych zmiennych. Jest używany zarówno jako niezależny, jak i niezależny zestaw zmiennych. |
| Użyteczność testu | Do określenia wspólnej średniej związanej z różnymi grupami w dużym stopniu stosuje się Anova lub Analiza wariancji. | Praktycy koncentrują się na wykorzystaniu regresji, głównie do oznaczania przewidywań lub szacunków opartych na zmiennej zależnej. |
| Błędy | Anova wiąże się z błędami. W przeciwieństwie do regresji zawiera więcej niż jedną liczbę błędów. | Obecność składnika błędu związanego z regresją skutkuje odchyleniem przewidywań i jest nazywana resztą. Tylko jeden składnik błędu jest powiązany z regresją. |
| Rodzaje | Anova można podzielić na trzy kategorie i są one następujące: efekt stały, efekt losowy i efekt mieszany. | Regresja jest powszechnie klasyfikowana na dwie formy i są one następujące: regresja wielokrotna i regresja liniowa. |
Co to jest Anova?
Anova to skrót oznaczający analizę wariancji i jest to forma instrumentu statystycznego, który jest zwykle stosowany do różnych zmiennych, które są losowe. Jest powiązany z zestawem grup, które nie są ze sobą powiązane, aby odwzorować istnienie wspólnej średniej. segmentuje zauważoną zmienność umieszczoną w zbiorze danych na następujące części – czynniki losowe i systematyczne. W przeciwieństwie do czynników losowych, czynniki systematyczne oferują wpływ statystyk na zestaw danych.
W badaniu regresji wpływ lub wpływ zmiennych niezależnych na zmienne zależne są określane lub znajdowane za pomocą Anova. Znana jest również jako analiza wariancji Fishera. Anova jest kontynuacją testów t i z. Służy do oddzielania danych o wariancji, które są obserwowane w celu zastosowania do dodatkowych badań. Jeśli nie ma ustalenia wariancji między grupami, współczynnik F dla Anova powinien być bliski 1 lub równy. Jednokierunkowy model ANOVA jest stosowany do trzech lub więcej niż trzech zestawów danych w celu uzyskania informacji o istniejącym związku między zmiennymi niezależnymi a zmiennymi zależnymi.
Co to jest regresja?
Wiadomo, że regresja jest skuteczną procedurą statystyczną do tworzenia połączenia między grupami zmiennych. Analiza regresji jest zwykle używana dla zmiennych zależnych wraz z jedną lub więcej niż jedną zmienną o charakterze niezależnym. Jest to skuteczna metoda dostosowana do zrozumienia wpływu na zmienną zależną powiązaną z co najmniej jedną zmienną niezależną. Jest to procedura statystyczna, która jest szeroko stosowana w inwestycjach i finansach oraz w innych dziedzinach, które są zestrojone z przewidywaniem charakteru i siły związku lub relacji między szeregiem różnych zmiennych lub zmiennymi niezależnymi a jedną zmienną zależną.
Relację lub związek między zmiennymi można zrozumieć za pomocą regresji. Regresja może przybrać postać dwóch form: wielorakiej regresji liniowej i prostej regresji liniowej. Regresja ma tylko jeden składnik błędu, który można również nazwać resztkowym. Ten składnik błędu jest odpowiedzialny za odchylenie wyników związanych z regresją. W oparciu o zmienne zależne regresja pomaga praktykom w dokonywaniu przewidywań lub szacunków. Jest w dużej mierze stosowany w zmiennych stałych lub zmiennych niezależnych i działa na tworzenie więzi lub relacji między wieloma zestawami zmiennych.
Główne różnice między Anova a regresją
Wniosek
Można więc stwierdzić, że pomimo tego, że są skutecznymi instrumentami statystycznymi, Anova i regresja różnią się od siebie wieloma parametrami. Anova służy do znajdowania wspólnego między zmiennymi pochodzącymi z różnych zbiorów i niepowiązanymi ze sobą. Regresję stosuje się do wyprowadzania predykcji związanych ze zmienną zależną z rolą zmiennych niezależnych, które są ze sobą powiązane. Jest instrumentalny w udowodnieniu słuszności lub niepoprawności dowolnej hipotezy. Anova służy do zrozumienia powiązań między grupami zmiennych, a nie do oznaczania prognoz. Jednak regresja jest stosowana do stałych lub niezależnych zmiennych o charakterze i może być zaimplementowana za pomocą jednej lub wielu zmiennych niezależnych.
