Anova vs regrese: Rozdíl a srovnání

Tato studie si klade za cíl odhalit dobře popisný pohled na rozdíly mezi ANOVA a regresí. Zaměřuje se na předložení podrobné spekulace o základním významu pojmů.

V návaznosti na to studie nabídla tabulku pro označení rozdílů mezi ANOVA a regresí, pokud jde o její parametry srovnání.

Key Takeaways

1. ANOVA testuje rozdíly mezi průměry skupin, zatímco regrese modeluje vztah mezi závislou proměnnou a jednou nebo více nezávislými proměnnými.
2. ANOVA se zaměřuje na kategorické nezávislé proměnné, zatímco regrese zvládne kategorické i spojité nezávislé proměnné.
3. Výsledkem ANOVA je statistika F, zatímco regrese poskytuje statistiku koeficientů a t.

Anova vs regrese

Rozdíl mezi Anova a Regrese je, že Anova je implementována do náhodných proměnných, ale regrese je implementována do nezávislé nebo pevné proměnné. Zatímco Anova je široce používán pro měření společného průměru na základě více skupin, regrese je široce používán pro označování předpovědí nebo odhadů spojených se závislou proměnnou.

Anova neboli analýza rozptylu může být aplikována na množiny, které spolu nemají žádný vztah. Je široce používán pro nalezení společného průměru spojeného se skupinami.

Jeho aplikace je streamována pro náhodné proměnné. Anova je seskupena na pevný efekt, smíšený efekt a náhodný efekt. Má počet chyb více než jedna.

Regrese se používá k nalezení vztahu mezi sadami proměnných. Je implementován do nezávislých nebo pevných proměnných a je s ním spojen pouze jeden chybový člen, známý jako reziduální.

Dá se rozvětvit na lineární regrese a mnohonásobnou regresí.

Srovnávací tabulka

Parametry srovnání	Anova	Regrese
Definice	Anova je implementována pro náhodné proměnné. Používá se v proměnných, které jsou různorodé a nejsou nijak zvlášť propojeny nebo spolu navzájem spojeny.	Regresi lze popsat jako účinný statistický postup pro vytvoření vazby mezi skupinami proměnných.
Povaha proměnné a použité proměnné	Regrese je implementována na pevné nebo nezávislé proměnné. Používá se nezávisle i jako nezávislá sada proměnných.	Pro zjištění společného průměru spojeného s různými skupinami se ve velké míře používá ANOVA neboli Analýza rozptylu.
Užitečnost testu	Přítomnost chybového členu spojeného s regresí vede k odchylce předpovědí a je známá jako reziduální. S regresí je spojen pouze jeden chybový člen.	Praktici se zaměřují na použití regrese, převážně pro označování předpovědí nebo odhadů na základě závislé proměnné.
chyby	Anova je spojena s chybami. Na rozdíl od případu regrese přichází s více než jedním počtem chyb.	Anova lze rozdělit do tří kategorií, které jsou následující – fixní efekt, náhodný efekt a smíšený efekt.
Typ nemovitosti	Regrese se běžně rozděluje do dvou forem, a to následovně – vícenásobná regrese a lineární regrese.	Regrese se s oblibou dělí do dvou forem a jsou následující - vícenásobná regrese a lineární regrese.

Co je Anova?

Anova je zkratka pro analýzu rozptylu a je to forma statistického nástroje, který se aplikuje na různé proměnné, které jsou náhodné.

Je spojen se sadou skupin, které nejsou vzájemně propojeny, aby bylo možné zmapovat existenci společného průměru.

Segmentuje pozorovanou variabilitu umístěnou uvnitř souboru dat do následujících částí – náhodné a systematické faktory. Na rozdíl od náhodných faktorů nabízejí systematické faktory vliv statistik do souboru dat.

V regresní studii je vliv nebo dopad nezávislých proměnných na proměnné, které jsou závislé, určen nebo zjištěn pomocí Anova. Je také známá jako Fisherova analýza rozptylu.

Anova je pokračováním t- a z- testů. Používá se k oddělení dat o rozptylu, která jsou pozorována, aby bylo možné použít další vyšetření.

Pokud mezi skupinami neexistuje žádná odchylka, F-poměr Anova by měl být blízký 1 nebo roven.

Jednosměrná metoda ANOVA se aplikuje na tři nebo více sad dat, aby se získaly informace o vztahu mezi nezávislými a závislými proměnnými.

Co je regrese?

Regrese je známá jako účinný statistický postup pro vytváření spojení mezi skupinami proměnných.

Regresní analýza se používá pro proměnné, které jsou závislé spolu s jednou nebo více než jednou proměnnou, která je svou povahou nezávislá.

Je to efektivní metoda, která je přizpůsobena pro pochopení dopadu na závisle proměnnou spojenou s jednou nebo více proměnnými, které jsou nezávislé.

Jde o statistický postup, který je široce používán v investování a financích a dalších oblastech, které jsou zaměřeny na predikci charakteru a síly spojení nebo vztahu mezi řadou různých proměnných nebo nezávislých proměnných a jedné závislé proměnné.

Vztah nebo souvislost mezi proměnnými lze pochopit pomocí regrese. Regrese může mít podobu dvou forem, kterými jsou vícenásobná lineární regrese a jednoduchá lineární regrese.

Regrese má pouze jeden chybový člen, který lze také nazvat reziduální. Tento chybový člen je zodpovědný za odchylku ve výsledcích související s regresí.

Na základě závislých proměnných pomáhá regrese odborníkům provádět předpovědi nebo odhady.

Z velké části se používá u pevných proměnných nebo nezávislých proměnných a pracuje na vytváření vazeb nebo vztahů mezi více sadami proměnných.

Hlavní rozdíly mezi Anova a regrese

1. Anova se aplikuje na sady proměnných, které spolu nesouvisí. Na druhé straně je regrese statistickým nástrojem k vytvoření spojení mezi sadami proměnných.
2. Anova je implementována pro různé proměnné, které jsou náhodné a vzájemně nesouvisejí. Naproti tomu regrese je implementována do pevných proměnných nebo závislých a nezávislých proměnných.
3. Anova se používá k nalezení výsledků společného průměru v různých souborech. Na druhé straně se regrese používá pro kreslení předpovědí nebo odhadů na základě proměnných, které jsou závislé.
4. Anova je spojena s více než jednou chybou, ale regrese je spojena s jedním chybovým členem.
5. Anova má tři typy – pevný efekt, náhodný efekt a smíšený efekt. Naproti tomu regresi lze rozdělit na vícenásobnou a lineární regresi.

Reference

1. https://www.jstor.org/stable/2346223
2. https://bmcphysiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/1472-6793-8-16

Poslední aktualizace: 13. července 2023