Ziel dieser Studie ist es, einen gut beschreibenden Ausblick auf die Unterschiede zwischen ANOVA und Regression zu geben. Es konzentriert sich auf die Präsentation detaillierter Spekulationen über die Kernbedeutung der Begriffe.
Im Anschluss daran bietet die Studie eine Tabelle zur Kennzeichnung der Unterschiede zwischen ANOVA und Regression hinsichtlich ihrer Vergleichsparameter.
Key Take Away
- ANOVA testet auf Unterschiede zwischen Gruppenmittelwerten, während die Regression die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen modelliert.
- ANOVA konzentriert sich auf kategoriale unabhängige Variablen, während die Regression sowohl kategoriale als auch kontinuierliche unabhängige Variablen verarbeiten kann.
- ANOVA führt zu einer F-Statistik, während die Regression Koeffizienten und t-Statistiken bereitstellt.
Anova vs. Regression
Der Unterschied zwischen Anova und Regression besteht darin, dass Anova auf Zufallsvariablen angewendet wird, Regression jedoch auf die unabhängige oder feste Variable. Während Anova häufig zur Messung des gemeinsamen Mittelwerts auf der Grundlage mehrerer Gruppen verwendet wird, wird Regression häufig zur Markierung von Vorhersagen oder Schätzungen verwendet, die mit der abhängigen Variable verbunden sind.
Anova oder Varianzanalyse kann auf die Mengen angewendet werden, die keine Beziehung zueinander haben. Es wird häufig verwendet, um den gemeinsamen Mittelwert zu finden, der den Gruppen zugeordnet ist.
Seine Anwendung wird für Zufallsvariablen gestreamt. Anova ist in Fixed Effect, Mixed Effect und Random Effect gruppiert. Es hat eine Fehleranzahl von mehr als eins.
Regression wird angewendet, um die Beziehung zwischen den Sätzen von Variablen zu finden. Es wird in unabhängige oder feste Variablen implementiert, und es ist nur ein Fehlerterm damit verbunden, der als Residuum bekannt ist.
Es kann verzweigt werden lineare Regression und multiple Regression.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Anova | Regression |
|---|---|---|
| Definition | Anova ist für Zufallsvariablen implementiert. Es wird in Variablen verwendet, die vielfältig und nicht besonders miteinander verbunden oder assoziiert sind. | Die Regression kann als effizientes statistisches Verfahren zur Herstellung einer Bindung zwischen Gruppen von Variablen bezeichnet werden. |
| Art der Variablen und verwendete Variablen | Die Regression wird auf feste oder unabhängige Variablen implementiert. Es wird sowohl unabhängig als auch als unabhängiger Satz von Variablen verwendet. | Um den gemeinsamen Mittelwert verschiedener Gruppen herauszufinden, wird in großem Umfang ANOVA oder Varianzanalyse verwendet. |
| Nützlichkeit des Tests | Das Vorhandensein des mit der Regression verbundenen Fehlerterms führt zu einer Abweichung von Vorhersagen und wird als Residuum bezeichnet. Der Regression ist nur ein Fehlerterm zugeordnet. | Praktiker konzentrieren sich auf die Verwendung der Regression, hauptsächlich um Vorhersagen oder Schätzungen basierend auf der abhängigen Variablen zu markieren. |
| Fehler | Anova ist mit Fehlern verbunden. Anders als bei der Regression gibt es mehr als eine Anzahl von Fehlern. | Anova kann in drei Kategorien unterteilt werden, und zwar wie folgt: fester Effekt, zufälliger Effekt und gemischter Effekt. |
| Typen | Regression wird im Volksmund in zwei Formen eingeteilt, und zwar wie folgt: multiple Regression und lineare Regression. | Regression wird im Volksmund in zwei Formen eingeteilt und sie sind wie folgt: multiple Regression und lineare Regression. |
Was ist Anova?
Anova ist die Abkürzung für Varianzanalyse und eine Form eines statistischen Instruments, das auf eine Vielzahl zufälliger Variablen angewendet wird.
Es ist einer Gruppe von Gruppen zugeordnet, die nicht miteinander verbunden sind, um die Existenz eines gemeinsamen Mittelwerts abzubilden.
Es unterteilt eine festgestellte Variabilität innerhalb eines Datensatzes in die folgenden Teile: zufällige und systematische Faktoren. Im Gegensatz zu zufälligen Faktoren bieten systematische Faktoren einen statistischen Einfluss auf den Datensatz.
In einer Regressionsstudie wird mit Hilfe von Anova der Einfluss bzw. Einfluss von unabhängigen Variablen auf die abhängigen Variablen bestimmt bzw. gefunden. Sie ist auch als Fisher-Varianzanalyse bekannt.
Anova ist die Fortsetzung von t- und z-Tests. Es wird verwendet, um Varianzdaten zu trennen, die beobachtet werden, um zusätzliche Untersuchungen zu beantragen.
Wenn zwischen den Gruppen keine Varianz festgestellt wird, sollte das F-Verhältnis von Anova nahe 1 oder gleich sein.
Die einfache ANOVA wird auf drei oder mehr Datensätze angewendet, um Informationen über die Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen zu erhalten.
Was ist Regression?
Die Regression ist bekanntermaßen ein effizientes statistisches Verfahren, um einen Zusammenhang zwischen Gruppen von Variablen herzustellen.
Die Regressionsanalyse wird für die Variablen verwendet, die abhängig sind, zusammen mit einer oder mehreren Variablen, die unabhängiger Natur sind.
Es ist eine effektive Methode, die darauf ausgerichtet ist, die Auswirkungen auf die abhängige Variable zu verstehen, die mit einer oder mehreren unabhängigen Variablen verbunden sind.
Es ist ein statistisches Verfahren, das in Investitionen und Finanzen und anderen Bereichen weit verbreitet ist, die auf die Vorhersage des Charakters und der Stärke der Verbindung oder Beziehung zwischen einer Reihe verschiedener Variablen oder unabhängiger Variablen und einer abhängigen Variablen ausgerichtet sind.
Die Beziehung oder Verbindung zwischen den Variablen kann mit Hilfe der Regression verstanden werden. Die Regression kann zwei Formen annehmen, nämlich die multiple lineare Regression und die einfache lineare Regression.
Die Regression hat nur einen Fehlerterm, der auch als Residuum bezeichnet werden kann. Dieser Fehlerterm ist für die mit der Regression verbundene Abweichung der Ergebnisse verantwortlich.
Basierend auf abhängigen Variablen hilft die Regression Praktikern, Vorhersagen oder Schätzungen zu treffen.
Es wird weitgehend in festen Variablen oder unabhängigen Variablen verwendet und arbeitet an der Herstellung von Bindungen oder Beziehungen zwischen mehreren Sätzen von Variablen.
Hauptunterschiede zwischen Anova und Regression
- Anova wird auf Sätze von Variablen angewendet, die nicht miteinander in Beziehung stehen. Andererseits ist die Regression ein statistisches Werkzeug, um eine Verbindung zwischen Sätzen von Variablen herzustellen.
- Anova wird für eine Vielzahl von Variablen implementiert, die zufällig sind und nicht miteinander in Beziehung stehen. Im Gegensatz dazu wird die Regression auf feste Variablen oder abhängige und unabhängige Variablen implementiert.
- Anova wird verwendet, um die Ergebnisse des gemeinsamen Mittelwerts zu finden, der in verschiedenen Sätzen enthalten ist. Andererseits wird die Regression verwendet, um Vorhersagen oder Schätzungen auf der Grundlage von Variablen zu ziehen, die abhängig sind.
- Anova ist mehr als einem Fehler zugeordnet, aber Regression ist einem Fehlerterm zugeordnet.
- Anova hat drei Typen: fester Effekt, zufälliger Effekt und gemischter Effekt. Im Gegensatz dazu kann eine Regression in multiple und lineare Regression eingeteilt werden.
- https://www.jstor.org/stable/2346223
- https://bmcphysiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/1472-6793-8-16
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