Skillnad mellan ANOVA och regression

ANOVA vs regression

Det är mycket svårt att skilja skillnaderna mellan ANOVA och regression. Detta beror på att båda termerna har mer likheter än skillnader. Man kan säga att ANOVA och regression är de två sidorna av samma mynt.

Både ANOVA (analys av varians) och regression statistiska modeller är endast tillämpliga om det finns en kontinuerlig utfallsvariabel. Regressionsmodellen är baserad på en eller flera kontinuerliga prediktorvariabler. Tvärtom är ANOVA-modellen baserad på en eller flera kategoriska prediktorvariabler. ANOVA fokuserar på slumpmässiga variabler, och regression fokuserar på fasta eller oberoende eller kontinuerliga variabler. I ANOVA kan det finnas flera felvillkor medan det bara finns en enda felperiod i regressionen.

När ANOVA kommer med tre modeller, har regression huvudsakligen två modeller. Fast effekt, slumpmässig effekt och blandad effekt är de tre modellerna tillgängliga med ANOVA. Multipel regression och linjär regression är de mer använda modellerna av regression. Det ursprungliga testet för att identifiera faktorer som påverkar en dataset kan göras med ANOVA-modellen. Testresultaten från ANOVA-modellen kan sedan användas i F-test på relevansen av regressionsformeln.

ANOVA används huvudsakligen för att bestämma om data från olika grupper har ett gemensamt sätt eller ej. Regression används i stor utsträckning för prognoser och förutsägelser. Det används också för att se vilken oberoende variabel som är relaterad till den beroende variabeln. Den första formen av regression finns i Legendre's bok "Method of Least Squares." Det var Francis Galton som myntade termen "regression" på 1800-talet.

ANOVA användes först informellt av forskare på 1800-talet. Sir Ronald Fisher i en av hans artiklar använde formellt ANOVA 1918. ANOVA fick stor popularitet efter att Fischer inkluderat denna term i sin bok "Statistical Methods for Research Workers."

Sammanfattning:

1. En regressionsmodell är baserad på en eller flera kontinuerliga prediktorvariabler.

2. ANOVA-modellen är tvärtom baserad på en eller flera kategoriska prediktorvariabler.
3.In ANOVA kan det finnas flera felvillkor medan det bara finns en enda felperiod i regressionen.
4.ANOVA används huvudsakligen för att bestämma om data från olika grupper har ett gemensamt sätt eller inte.

5.Regression används i stor utsträckning för prognoser och förutsägelser.

6.Det används också för att se vilken oberoende variabel som är relaterad till den beroende variabeln.
7. Den första formen av regression finns i Legendre's bok "Method of Least Squares."

8.Det var Francis Galton som myntade termen "regression" på 1800-talet.
9.ANOVA användes först informellt av forskare på 1800-talet. Det blev stor popularitet efter att Fischer inkluderat denna term i sin bok "Statistical Methods for Research Workers."