Разлика између регресије и АНОВА

Регрессион вс АНОВА

Регресија и АНОВА (анализа варијанце) су две методе у статистичкој теорији за анализу понашања једне променљиве у поређењу са другом. У регресији је често варијација зависне променљиве засноване на независној променљивој, док је у АНОВА то варијација атрибута два узорка из две популације.

Више о регресији

Регресија је статистичка метода која се користи да би се извукао однос између две променљиве. Често се прикупљају подаци могу постојати променљиве које зависе од других. Тачан однос између тих променљивих може се успоставити само регресијским методама. Утврђивање овог односа помаже да се схвати и предвиди понашање једне променљиве према другој.

Најчешћа примјена регресијске анализе је процјена вриједности зависне варијабле за одређену вриједност или распон вриједности овисних варијабли. На пример, помоћу регресије можемо утврдити однос између цене робе и потрошње на основу података прикупљених из случајног узорка. Регресијска анализа ће произвести регресијску функцију скупа података, што је математички модел који најбоље одговара расположивим подацима. Ово се лако може представити планом распршења. Графичка регресија је еквивалентна проналажењу најбоље одговарајуће кривуље за скуп података давања. Функција криве је регресијска функција. Помоћу математичког модела може се предвидјети употреба робе за одређену цену.

Стога се регресијска анализа широко користи у предвиђању и прогнозирању. Такође се користи за успостављање односа у експерименталним подацима, из области физике, хемије и многих природних наука и инжењерских дисциплина. Ако је однос или функција регресије линеарна функција, тада је процес познат као линеарна регресија. У плану распршења може се представити као равна линија. Ако функција није линеарна комбинација параметара, тада је регресија нелинеарна.

Више о АНОВА (анализа варијанце)

АНОВА не укључује експлицитну анализу односа две или више варијабли. Уместо тога, проверава да ли два или више узорака из различитих популација имају исту средњу вредност. На пример, узмите у обзир резултате теста за испит одржан у школи. Иако су тестови различити, перформансе могу бити сличне од класе до класе. Једна метода верификације је поређење средстава сваке класе. АНОВА или Анализа варијанце омогућава тестирање ове хипотезе. У основи, АНОВА се може сматрати продужењем т-теста, где се упоређују средства два узорка узета из две популације..

Основна идеја АНОВА-е је да размотри варијације унутар узорка и варијације између узорака. Варијације у узорку могу се приписати случајности, док се варијације међу узорцима могу приписати и случајности и другим спољним факторима. Анализа варијанце се заснива на три модела; модел фиксних ефеката, модел случајних ефеката и модел мешовитих ефеката.

Која је разлика између регресије и АНОВА?

• АНОВА је анализа варијације између два или више узорака док је регресија анализа односа између две или више променљивих.

• Теорија АНОВА примењује се помоћу три основна модела (модел фиксних ефеката, модел случајних ефеката и модел мешаних ефеката) док се регресија примењује помоћу два модела (модел линеарне регресије и модел вишеструке регресије).

• АНОВА и Регрессион су обе верзије Генералног линеарног модела (ГЛМ). АНОВА се заснива на категоричким променљивим предикторима, док се регресија заснива на квантитативним променљивим предикторима.

• Регресија је флексибилнија техника и користи се у предвиђању и предвиђању, док се АНОВА користи за поређење једнакости две или више популација.