Különbség a regresszió és az ANOVA között
A regresszió és az ANOVA egyaránt a statisztikai modell, amelyet a folyamatos kimenetel megjóslásához használnak, de regresszió esetén a folyamatos kimenetet egy vagy több folyamatos prediktor változó alapján jósolják, míg ANOVA esetén a folyamatos kimenetel előrejelzése egy vagy több kategorikus prediktor változó alapján történik.
A regresszió egy statisztikai módszer a változókészletek közötti kapcsolat megállapítására annak érdekében, hogy független változók segítségével megjósolhassuk a függő változót. Az ANOVA viszont egy statisztikai eszköz, amelyet független csoportokra alkalmaznak annak kiderítésére, hogy van-e közös átlaguk.
Mi a regresszió?
A regresszió nagyon hatékony statisztikai módszer a változóhalmazok közötti kapcsolat megállapítására. Azok a változók, amelyekre a regresszióanalízist végzik, a függő változó és egy vagy több független változó. Ez egy módszer egy vagy több független változó függő változóra gyakorolt hatásának megértésére.
- Tegyük fel például; egy festékgyártó cég nyers oldószerek és monomerek egyik származékát használja alapanyagként. Regressziós elemzést futtathatunk az adott alapanyag ára és a Brent nyersárak ára között.
- Ebben a példában a nyersanyag ára a függő változó, a Brent ára pedig a független változó.
- Mivel az oldószerek és monomerek ára növekszik és csökken az árban a Brent árának emelkedésével és csökkenésével, a nyersanyag ára a függő változó.
- Hasonlóképpen, a függő és független változók közötti regresszió eredménye alapján érvényesíthető egy olyan hipotézis igazolása érdekében, hogy egy adott intézkedés a részleg jövedelmezőségének növekedéséhez vezet.
Mi az Anova?
Az ANOVA a varianciaanalízis rövid formája. Az ANOVA egy statisztikai eszköz, amelyet általában véletlenszerű változókon használnak. Olyan csoportot foglal magában, amely nem kapcsolódik közvetlenül egymáshoz, annak kiderítésére, hogy léteznek-e közös eszközök.
- Egyszerű példa ennek a pontnak a megértésére: az ANOVA futtatása a különböző főiskolák hallgatóinak jegyeihez annak érdekében, hogy megpróbálja kideríteni, hogy az egyik iskola egyik diákja jobb-e a másiknál.
- További példa lehet, ha két külön kutatócsoport különböző, egymással nem összefüggő termékeket kutat. Az ANOVA segít megtalálni, melyik nyújt jobb eredményeket. Az ANOVA három népszerű technikája véletlenszerű, rögzített és vegyes hatású.
Regresszió vs ANOVA Infographics
Főbb különbségek a regresszió és az ANOVA között
- A regressziót többnyire rögzített vagy független jellegű változókra, az ANOVA-t véletlenszerű változókra alkalmazzák.
- A regressziót főleg két formában alkalmazzák; lineáris regresszió és többszörös regresszió; a regresszió kemény más formái is jelen vannak elméletben; azokat a típusokat használják a legszélesebb körben a gyakorlatban. Másrészt az ANOVA-nak három népszerű típusa van, ezek véletlenszerű, rögzített és vegyes hatásúak.
- A regressziót főként abból a célból használják, hogy becsléseket vagy előrejelzéseket készítsenek a függő változóra egyetlen vagy több független változó segítségével, az ANOVA-t pedig arra használják, hogy közös átlagot találjanak a különböző csoportok változói között.
- Regresszió esetén a hiba kifejezés száma egy, de az ANOVA esetében a hiba kifejezés száma egynél több.
Összehasonlító táblázat
| Alapja | Regresszió | ANOVA | ||
| Meghatározás | A regresszió nagyon hatékony statisztikai módszer a változóhalmazok közötti kapcsolat megállapítására. | Az ANOVA a varianciaanalízis rövid formája. Nem rokon csoportokra alkalmazzák, hogy megtudják, van-e közös átlaguk | ||
| A változó jellege | A regressziót független változókra vagy fix változókra alkalmazzuk. | Az ANOVA-t véletlenszerű jellegű változókra alkalmazzák | ||
| Típusok | A regressziót főleg két formában alkalmazzák. Lineáris regresszió és többszörös regresszió; a későbbi, amikor a független változók száma egynél több. | Az ANOVA három népszerű típusa a véletlenszerű, a rögzített és a vegyes hatás. | ||
| Példák | Egy festékgyártó cég oldószert és monomereket használ nyersanyagként, amely a nyers származéka; regressziós elemzést hajthatunk végre az adott alapanyag ára és a Brent nyersárak ára között. | Tegyük fel, hogy két külön kutatócsoport különböző, egymással nem összefüggő termékeket kutat. Az ANOVA segít megtalálni, melyik nyújt jobb eredményeket. | ||
| Használt változók | A regressziót két változóhalmazra alkalmazzák, egyikük a függő változó, a másik pedig a független változó. A független változók száma a regresszióban lehet egy vagy több. | Az ANOVA-t különböző változókra alkalmazzák, amelyek nem feltétlenül kapcsolódnak egymáshoz. | ||
| A teszt használata | A regressziót elsősorban a szakemberek vagy az iparági szakértők használják a függő változóra vonatkozó becslések vagy előrejelzések készítéséhez. | Az ANOVA-t arra használják, hogy közös átlagot találjanak a különböző csoportok változói között. | ||
| Hibák | A regresszióanalízis jóslatai nem mindig kívánatosak; a regresszió hibaterme miatt ez a hibatag maradványként is ismert. Regresszió esetén a hiba kifejezés száma egy. | A hibák száma abban az esetben, ha az ANOVA a regresszióval ellentétben több, mint egy. |
Következtetés
A regresszió és az ANOVA egyaránt hatékony statisztikai eszköz, amelyet több változóra alkalmaznak. A regressziót arra használják, hogy előrejelzéseket készítsenek a függő változóról független, bizonyos összefüggésekkel rendelkező változók segítségével. Hasznos annak a hipotézisnek az érvényesítése, hogy a feltett hipotézis helyes-e vagy sem.
A regressziót rögzített vagy független jellegű változókon alkalmazzák, és egyetlen független változó vagy több független változó használatával végezhető el. Az ANOVA-t arra használják, hogy megtalálják a közöset a különböző csoportok változói között, amelyek nem kapcsolódnak egymáshoz. Nem előrejelzés vagy becslés készítésére használják, hanem a változók halmaza közötti kapcsolatok megértésére.
