Unterschied zwischen Regression und ANOVA

Regression gegen ANOVA

Regression und ANOVA (Varianzanalyse) sind zwei Methoden in 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, die auf unabhängigen Variablen basiert, während es bei der ANOVA die Variation der Attribute von zwei Stichproben aus zwei Populationen ist.

Mehr über Regression

Die Regression ist eine statistische Methode, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu zeichnen. Bei der Erfassung von Daten gibt es häufig Variablen, die von anderen abhängig sind. Die genaue Beziehung zwischen diesen Variablen kann nur durch Regressionsmethoden ermittelt werden. Die Ermittlung dieser Beziehung hilft, das Verhalten einer Variablen zur anderen zu verstehen und vorherzusagen.

Die häufigste Anwendung der Regressionsanalyse besteht darin, den Wert der abhängigen Variablen für einen bestimmten Wert oder Wertebereich der abhängigen Variablen zu schätzen. Mit Hilfe der Regression können wir beispielsweise die Beziehung zwischen dem Rohstoffpreis und dem Verbrauch anhand der Daten einer Stichprobe ermitteln. Die Regressionsanalyse erzeugt eine Regressionsfunktion des Datensatzes, bei der es sich um ein mathematisches Modell handelt, das am besten zu den verfügbaren Daten passt. Dies kann leicht durch ein Streudiagramm dargestellt werden. Die grafische Regression entspricht der Ermittlung der am besten passenden Kurve für den gegebenen Datensatz. Die Funktion der Kurve ist die Regressionsfunktion. Unter Verwendung des mathematischen Modells kann die Verwendung einer Ware zu einem bestimmten Preis vorhergesagt werden.

Daher wird die Regressionsanalyse häufig für die Vorhersage und Prognose verwendet. Es wird auch verwendet, um Beziehungen in experimentellen Daten, in den Bereichen Physik, Chemie und vielen Naturwissenschaften und Ingenieurdisziplinen herzustellen. Wenn die Beziehung oder die Regressionsfunktion eine lineare Funktion ist, wird der Prozess als lineare Regression bezeichnet. Im Streudiagramm kann es als gerade Linie dargestellt werden. Wenn die Funktion keine lineare Kombination der Parameter ist, ist die Regression nicht linear.

Mehr zu ANOVA (Varianzanalyse)

ANOVA beinhaltet nicht die explizite Analyse einer Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen. Vielmehr wird geprüft, ob zwei oder mehr Proben aus verschiedenen Populationen den gleichen Mittelwert haben. Betrachten Sie beispielsweise die Testergebnisse einer Prüfung, die für eine Schulnote in der Schule abgehalten wird. Auch wenn die Tests unterschiedlich sind, kann sich die Leistung von Klasse zu Klasse unterscheiden. Eine Methode, um dies zu überprüfen, besteht im Vergleich der Mittelwerte jeder Klasse. ANOVA oder ANalysis Of Varance ermöglichen das Testen dieser Hypothese. Grundsätzlich kann die ANOVA als eine Erweiterung des t-Tests betrachtet werden, bei der die Mittelwerte der beiden aus zwei Populationen entnommenen Proben verglichen werden.

Grundidee der ANOVA ist es, die Abweichung innerhalb der Stichprobe und die Abweichung zwischen den Stichproben zu berücksichtigen. Die Abweichung innerhalb der Probe kann der Zufälligkeit zugeschrieben werden, während die Abweichung zwischen den Abtastwerten sowohl der Zufälligkeit als auch anderen externen Faktoren zuzuschreiben 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 anhand von drei Grundmodellen angewendet (Fixed-Effects-Modell, Random-Effects-Modell und Mixed-Effects-Modell), während die Regression mithilfe von zwei Modellen (lineares Regressionsmodell und multiple Regressionsmodell) angewendet wird..

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

• Die Regression ist die flexiblere Technik und wird in der Vorhersage und Vorhersage verwendet, während ANOVA zum Vergleich der Gleichheit von zwei oder mehr Populationen verwendet wird.