Differenz zwischen ANOVA und Regression

ANOVA vs Regression

Es ist sehr schwierig, die Unterschiede zwischen ANOVA und Regression zu unterscheiden. Dies liegt daran, dass beide Begriffe mehr Ähnlichkeiten als Unterschiede aufweisen. Man kann sagen, dass ANOVA und Regression die zwei Seiten derselben Medaille sind.

Sowohl ANOVA- (Varianzanalyse) als auch statistische Regressionsmodelle sind nur anwendbar, wenn es eine kontinuierliche Ergebnisvariable gibt. Das Regressionsmodell basiert auf einer oder mehreren kontinuierlichen Prädiktorvariablen. Im Gegensatz dazu basiert das ANOVA-Modell auf einer oder mehreren kategorischen Prädiktorvariablen. Die ANOVA konzentriert sich auf Zufallsvariablen und die Regression konzentriert sich auf feste oder unabhängige oder kontinuierliche Variablen. In ANOVA kann es mehrere Fehlerterme geben, während es in der Regression nur einen einzigen Fehlerausdruck gibt.

Wenn ANOVA mit drei Modellen geliefert wird, hat die Regression hauptsächlich zwei Modelle. Fixed-Effekt, Random-Effekt und Mixed-Effekt sind die drei mit ANOVA verfügbaren Modelle. Multiple Regression und lineare Regression sind die am häufigsten verwendeten Modelle der Regression. Der anfängliche Test zum Identifizieren von Faktoren, die einen Datensatz beeinflussen, kann durch das ANOVA-Modell durchgeführt werden. Die Testergebnisse aus dem ANOVA-Modell können dann im F-Test zur Relevanz der Regressionsformel verwendet werden.

ANOVA wird hauptsächlich verwendet, um zu bestimmen, ob Daten aus verschiedenen Gruppen gemeinsame Mittel haben oder nicht. Regression wird häufig für Prognosen und Vorhersagen verwendet. Es wird auch verwendet, um zu sehen, welche unabhängige Variable mit der abhängigen Variablen in Beziehung steht. Die erste Form der Regression findet sich in Legendres Buch "Methode der kleinsten Quadrate". "Es war Francis Galton, der im 19. Jahrhundert den Begriff" Regression "prägte.

ANOVA wurde erstmals im Jahr 1800 informell von Forschern verwendet. Sir Ronald Fisher hat 1918 in einem seiner Artikel formell den Begriff ANOVA verwendet. ANOVA erhielt breite Popularität, nachdem Fischer diesen Begriff in sein Buch "Statistische Methoden für Forscher" aufgenommen hatte. '

Zusammenfassung:

1. Ein Regressionsmodell basiert auf einer oder mehreren kontinuierlichen Prädiktorvariablen.

2. Im Gegensatz dazu basiert das ANOVA-Modell auf einer oder mehreren kategorischen Prädiktorvariablen.
3. In ANOVA kann es mehrere Fehlerterme geben, während es in der Regression nur einen einzigen Fehlerausdruck gibt.
4. ANOVA wird hauptsächlich verwendet, um zu bestimmen, ob Daten aus verschiedenen Gruppen gemeinsame Mittel haben oder nicht.

5. Regression wird häufig für Prognosen und Vorhersagen verwendet.

6. Es wird auch verwendet, um zu sehen, welche unabhängige Variable mit der abhängigen Variablen in Beziehung steht.
7. Die erste Form der Regression findet sich in Legendres Buch "Methode der kleinsten Quadrate". '

8. Es war Francis Galton, der im 19. Jahrhundert den Begriff "Regression" prägte.
9. ANOVA wurde zuerst informell von Forschern in den 1800er Jahren verwendet.Es wurde sehr populär, nachdem Fischer diesen Begriff in sein Buch "Statistical Methods for Research Workers" aufgenommen hatte. '