Regresijos ir ANOVA skirtumas
Tiek regresija, tiek ANOVA yra statistiniai modeliai, kurie naudojami nenutrūkstamam rezultatui prognozuoti, tačiau regresijos atveju nenutrūkstamas rezultatas numatomas remiantis vienu ar daugiau nenutrūkstamų rodiklių kintamųjų, tuo tarpu ANOVA atveju tęstinis rezultatas numatytas remiantis vienu ar daugiau nei vienu kategoriniu nuspėjamuoju kintamuoju.
Regresija yra statistinis metodas nustatyti ryšį tarp kintamųjų rinkinių, kad būtų galima numatyti priklausomą kintamąjį nepriklausomų kintamųjų pagalba. Kita vertus, ANOVA yra statistinė priemonė, taikoma nesusijusioms grupėms, norint sužinoti, ar jos turi bendrą vidurkį.
Kas yra regresija?
Regresija yra labai efektyvus statistinis metodas nustatyti ryšį tarp kintamųjų rinkinių. Kintamieji, kuriems atliekama regresijos analizė, yra priklausomasis kintamasis ir vienas ar keli nepriklausomi kintamieji. Tai metodas suprasti vieno ar daugiau nei vieno nepriklausomo kintamojo poveikį priklausomam kintamajam.
- Tarkime, pavyzdžiui; dažų įmonė kaip žaliavą naudoja vieną iš neapdorotų tirpiklių ir monomerų darinių. Galime atlikti tos žaliavos kainos ir „Brent“ žaliavinės kainos regresijos analizę.
- Šiame pavyzdyje žaliavos kaina yra priklausomas kintamasis, o „Brent“ kaina yra nepriklausomas kintamasis.
- Tirpiklių ir monomerų kainai didėjant ir mažėjant didėjant ir krentant „Brent“ kainoms, žaliavų kaina yra priklausomas kintamasis.
- Panašiai, priimant bet kokį verslo sprendimą, siekiant patvirtinti hipotezę, kad konkretus veiksmas padidins padalinio pelningumą, galima patvirtinti remiantis priklausomų ir nepriklausomų kintamųjų regresijos rezultatu.
Kas yra Anova?
ANOVA yra trumpa dispersijos analizės forma. ANOVA yra statistinė priemonė, paprastai naudojama atsitiktiniams kintamiesiems. Tai apima grupę, kuri nėra tiesiogiai susijusi tarpusavyje, siekiant sužinoti, ar yra kokių nors bendrų priemonių.
- Paprastas pavyzdys, norint suprasti šį dalyką, yra paleisti ANOVA, skirtą skirtingų kolegijų studentų pažymių serijai, siekiant pabandyti išsiaiškinti, ar vienas studentas iš vienos mokyklos yra geresnis už kitą.
- Kitas pavyzdys gali būti tai, kad dvi atskiros tyrimų grupės tiria skirtingus, tarpusavyje nesusijusius produktus. ANOVA padės rasti, kuris iš jų teikia geresnius rezultatus. Trys populiariausios ANOVA technikos yra atsitiktinis, fiksuotas ir mišrus poveikis.
Regresija ir ANOVA infografika
Pagrindiniai regresijos ir ANOVA skirtumai
- Regresija taikoma kintamiesiems, kurie dažniausiai yra fiksuoti arba nepriklausomi, o ANOVA - atsitiktiniams kintamiesiems.
- Regresija daugiausia naudojama dviem formomis; jie yra tiesinė regresija ir daugybinė regresija; teoriškai taip pat yra sunkių kitų regresijos formų; tie tipai plačiausiai naudojami praktikoje. Kita vertus, yra trys populiarūs ANOVA tipai: tai atsitiktinis, fiksuotas ir mišrus poveikis.
- Regresija daugiausia naudojama siekiant apskaičiuoti ar prognozuoti priklausomą kintamąjį pasitelkiant pavienius ar kelis nepriklausomus kintamuosius, o ANOVA naudojama norint rasti bendrą vidurkį tarp skirtingų grupių kintamųjų.
- Regresijos atveju klaidos termino skaičius yra vienas, tačiau ANOVA atveju klaidos termino skaičius yra daugiau nei vienas.
Lyginamoji lentelė
| Pagrindas | Regresija | ANOVA | ||
| Apibrėžimas | Regresija yra labai efektyvus statistinis metodas nustatyti ryšį tarp kintamųjų rinkinių. | ANOVA yra trumpa dispersijos analizės forma. Jis taikomas nesusijusioms grupėms, norint sužinoti, ar jos turi bendrą vidurkį | ||
| Kintamojo pobūdis | Regresija taikoma nepriklausomiems ar fiksuotiesiems. | ANOVA taikoma atsitiktinio pobūdžio kintamiesiems | ||
| Tipai | Regresija daugiausia naudojama dviem pavidalais. Jie yra tiesinė regresija ir daugybinė regresija; vėliau, kai nepriklausomų kintamųjų yra daugiau nei vienas. | Trys populiarūs ANOVA tipai yra atsitiktinis, fiksuotas ir mišrus poveikis. | ||
| Pavyzdžiai | Dažų kompanija kaip žaliavą naudoja tirpiklius ir monomerus, kurie yra žaliavų darinys; galime atlikti tos žaliavos kainos ir „Brent“ žaliavinės kainos regresijos analizę. | Tarkime, dvi atskiros tyrimų grupės tiria skirtingus tarpusavyje nesusijusius produktus. ANOVA padės rasti, kuris iš jų teikia geresnius rezultatus. | ||
| Naudojami kintamieji | Regresija taikoma dviem kintamųjų rinkiniams, vienas iš jų yra priklausomas kintamasis, o kitas - nepriklausomas kintamasis. Nepriklausomų kintamųjų skaičius regresijoje gali būti vienas arba daugiau nei vienas. | ANOVA taikoma kintamiesiems iš skirtingų, kurie nebūtinai yra susiję vienas su kitu. | ||
| Testo naudojimas | Regresiją dažniausiai naudoja praktikai ar pramonės ekspertai, norėdami apskaičiuoti ar numatyti priklausomą kintamąjį. | ANOVA naudojama norint rasti bendrą vidurkį tarp skirtingų grupių kintamųjų. | ||
| Klaidos | Regresijos analizės prognozės ne visada yra pageidautinos; todėl, kad klaidos terminas regresijoje, šis klaidos terminas taip pat žinomas kaip likutinis. Regresijos atveju klaidos termino skaičius yra vienas. | Klaidų, jei ANOVA, skirtingai nuo regresijos, yra daugiau nei viena. |
Išvada
Abi regresijos ir ANOVA yra galingi statistiniai įrankiai, taikomi keliems kintamiesiems. Regresija naudojama siekiant prognozuoti priklausomą kintamąjį, naudojant nepriklausomus kintamuosius, turinčius tam tikrų ryšių. Naudinga patvirtinti hipotezę, ar pateikta hipotezė teisinga, ar ne.
Regresija naudojama kintamiesiems, kurie yra fiksuoto ar nepriklausomo pobūdžio ir gali būti atliekami naudojant vieną nepriklausomą kintamąjį arba kelis nepriklausomus kintamuosius. ANOVA naudojama norint rasti bendrą ryšį tarp skirtingų grupių kintamųjų, kurie nėra tarpusavyje susiję. Jis naudojamas ne prognozuoti ar įvertinti, o suprasti ryšius tarp kintamųjų rinkinio.
