Regresjon vs ANOVA
Regresjon og ANOVA (Analyse av varians) er to metoder i statistisk teori for å analysere oppførselen til en variabel sammenlignet med en annen. I regresjon er det ofte variasjonen av avhengig variabel basert på uavhengig variabel, mens det i ANOVA er variasjonen av attributtene til to prøver fra to populasjoner.
Mer om regresjon
Regresjon er en statistisk metode som brukes til å tegne forholdet mellom to variabler. Ofte når data samles inn, kan det være variabler som er avhengige av andre. Den eksakte sammenhengen mellom disse variablene kan bare etableres ved regresjonsmetoder. Å bestemme dette forholdet hjelper til å forstå og forutsi oppførselen til en variabel til den andre.
Den vanligste anvendelsen av regresjonsanalysen er å estimere verdien av den avhengige variabelen for en gitt verdi eller verdiområde for de avhengige variablene. Ved å bruke regresjon kan vi for eksempel etablere sammenhengen mellom råvarepris og forbruk basert på dataene samlet inn fra et tilfeldig utvalg. Regresjonsanalyse vil produsere en regresjonsfunksjon av datasettet, som er en matematisk modell som passer best til tilgjengelige data. Dette kan lett representeres av et spredningsdiagram. Grafisk regresjon tilsvarer å finne den beste tilpasningskurven for gi datasettet. Funksjonen til kurven er regresjonsfunksjonen. Ved bruk av den matematiske modellen kan bruken av en vare forutsies for en gitt pris.
Derfor blir regresjonsanalysen mye brukt i å forutsi og forutsi. Det brukes også til å etablere relasjoner i eksperimentelle data, innen fysikk, kjemi og mange naturvitenskapelige og ingeniørdisipliner. Hvis forholdet eller regresjonsfunksjonen er en lineær funksjon, er prosessen kjent som en lineær regresjon. I spredningsdiagrammet kan det vises som en rett linje. Hvis funksjonen ikke er en lineær kombinasjon av parametrene, er regresjonen ikke-lineær.
Mer om ANOVA (Analysis of Variance)
ANOVA involverer ikke analysen av en sammenheng mellom to eller flere variabler eksplisitt. Snarere sjekker den om to eller flere prøver fra forskjellige populasjoner har samme gjennomsnitt. Tenk for eksempel på testresultatene til en eksamen som holdes for en karakter i skolen. Selv om testene er forskjellige, kan ytelsen være lik fra klasse til klasse. En metode for å verifisere dette er ved å sammenligne middel for hver klasse. ANOVA eller ANalysis of Variance gjør at denne hypotesen kan testes. I det grunnleggende kan ANOVA betraktes som en utvidelse av t-testen, hvor midlene til de to prøvene hentet fra to populasjoner blir sammenlignet.
Den grunnleggende ideen med ANOVA er å vurdere variasjonen i prøven og variasjonen mellom prøvene. Variasjonen i prøven kan tilskrives tilfeldigheten, mens variasjonen blant prøvene kan tilskrives både tilfeldighet og andre eksterne faktorer. Analyse av varians er basert på tre modeller; modellen for faste effekter, modellen for tilfeldige effekter og modellen for blandede effekter.
Hva er forskjellen mellom regresjon og ANOVA?
• ANOVA er analysen av variasjon mellom to eller flere prøver mens regresjon er analysen av et forhold mellom to eller flere variabler.
• ANOVA-teorien brukes ved bruk av tre grunnleggende modeller (modell for faste effekter, modell for tilfeldige effekter og blandede effekter), mens regresjon brukes med to modeller (modell for lineær regresjon og multippel regresjon).
• ANOVA og regresjon er begge to versjoner av General Linear Model (GLM). ANOVA er basert på kategoriske prediktorvariabler, mens regresjon er basert på kvantitative prediktorvariabler.
• Regresjon er den mer fleksible teknikken, og den brukes i prognoser og forutsigelser mens ANOVA brukes til å sammenligne likheten mellom to eller flere populasjoner.
