Unterschied zwischen Regression und ANOVA

Regression vs ANOVA

Regression und ANOVA (Varianzanalyse) sind zwei Methoden der statistischen Theorie, um das Verhalten einer Variablen im Vergleich zu einer anderen zu analysieren. In der Regression ist es oft die Variation der abhängigen Variablen auf der Grundlage der unabhängigen Variablen, während es in der ANOVA die Variation der Attribute zweier Proben aus zwei Populationen ist.

Mehr über die Regression

Die Regression ist eine statistische Methode, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu ziehen. Wenn Daten gesammelt werden, können häufig Variablen auftreten, die von anderen abhängig sind. Die genaue Beziehung zwischen diesen Variablen kann nur durch Regressionsmethoden festgestellt werden. Die Bestimmung dieser Beziehung hilft, das Verhalten einer Variablen zu verstehen und vorherzusagen.

Die häufigste Anwendung der Regressionsanalyse ist die Schätzung des Werts der abhängigen Variablen für einen gegebenen Wert oder Wertebereich der abhängigen Variablen. Mit Hilfe der Regression können wir zum Beispiel die Beziehung zwischen dem Rohstoffpreis und dem Verbrauch anhand der Daten aus einer Stichprobe ermitteln. Die Regressionsanalyse erzeugt eine Regressionsfunktion des Datensatzes, ein mathematisches Modell, das am besten zu den verfügbaren Daten passt. Dies kann leicht durch ein Streudiagramm dargestellt werden. Die grafische Regression entspricht der Suche nach der besten Anpassungskurve für den Datensatz. Die Funktion der Kurve ist die Regressionsfunktion. Mit Hilfe des mathematischen Modells kann die Verwendung einer Ware für einen gegebenen Preis vorhergesagt werden.

Daher wird die Regressionsanalyse häufig bei der Vorhersage und Prognose verwendet. Es wird auch verwendet, um Beziehungen in experimentellen Daten auf den Gebieten der Physik, der Chemie und vieler Naturwissenschaften und Ingenieurdisziplinen aufzubauen. Wenn die Beziehung oder die Regressionsfunktion eine lineare Funktion ist, wird der Prozess als lineare Regression bezeichnet. Im Streudiagramm kann es als eine Gerade dargestellt werden. Wenn die Funktion keine lineare Kombination der Parameter ist, ist die Regression nicht linear.

Mehr über ANOVA (Varianzanalyse)

ANOVA beinhaltet nicht die Analyse einer Beziehung zwischen zwei oder mehreren Variablen explizit. Vielmehr prüft es, ob zwei oder mehr Proben aus verschiedenen Populationen den gleichen Mittelwert haben. Betrachten Sie zum Beispiel die Testergebnisse einer Prüfung, die für eine Note in der Schule gehalten wird. Obwohl die Tests unterschiedlich sind, kann die Leistung von Klasse zu Klasse gleich sein. Eine Methode, dies zu überprüfen, ist der Vergleich der Mittel jeder Klasse.ANOVA oder Varianzanalyse erlaubt es, diese Hypothese zu testen. Grundsätzlich kann ANOVA als Erweiterung des t-Tests betrachtet werden, wobei die Mittelwerte der beiden aus zwei Populationen entnommenen Proben miteinander verglichen werden.

Grundgedanke der ANOVA ist es, die Variation innerhalb der Probe und Variation zwischen den Proben zu berücksichtigen. Die Variation in der Probe kann auf die Zufälligkeit zurückzuführen sein, während die Variation zwischen den Proben sowohl auf Zufälligkeit als auch auf andere externe Faktoren zurückzuführen ist. Die Varianzanalyse basiert auf drei Modellen; Fixed-Effects-Modell, Random-Effects-Modell und Mixed-Effects-Modell.

Was ist der Unterschied zwischen Regression und ANOVA?

• ANOVA ist die Analyse der Variation zwischen zwei oder mehr Proben, während die Regression die Analyse einer Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen ist.

• Die ANOVA-Theorie wird unter Verwendung von drei Grundmodellen (Fixed-Effects-Modell, Random-Effects-Modell und Mixed-Effects-Modell) angewendet, während die Regression anhand von zwei Modellen angewendet wird (lineares Regressionsmodell und multiples Regressionsmodell).

• ANOVA und Regression sind beide Versionen des General Linear Model (GLM). ANOVA basiert auf kategorischen Prädiktorvariablen, während die Regression auf quantitativen Prädiktorvariablen basiert.

• Regression ist die flexiblere Technik und wird bei der Prognose und Vorhersage verwendet, während die ANOVA verwendet wird, um die Gleichheit von zwei oder mehr Populationen zu vergleichen.