分散分析と回帰: 違いと比較

この研究の目的は、ANOVA と回帰の違いについて、わかりやすい見通しを明らかにすることです。 用語の核となる意味について詳細な推測を提示することに重点を置いています。

これに続いて、この調査では、比較のパラメーターに関する ANOVA と回帰の違いを示す表が提供されました。

主なポイント

1. ANOVA はグループ平均間の差を検定し、回帰モデルは従属変数と XNUMX つ以上の独立変数の間の関係をモデル化します。
2. ANOVA はカテゴリ独立変数に焦点を当てていますが、回帰はカテゴリ独立変数と連続独立変数の両方を処理できます。
3. ANOVA では F 統計が得られ、回帰では係数と t 統計が得られます。

分散分析と回帰

分散分析と回帰分析の違いは、分散分析はランダム変数に実装されるのに対し、回帰分析は独立変数または固定変数に実装される点です。分散分析は複数のグループに基づいて共通の平均を測定するために広く使用されていますが、回帰分析は従属変数に関連する予測や推定値をマークするために広く使用されています。

Anova または分散分析は、互いに関係のないセットに適用できます。 これは、グループに関連付けられた共通平均を見つけるために広く使用されています。

そのアプリケーションは、確率変数に対してストリーミングされます。 Anova は、固定効果、混合効果、変量効果に分類されます。 エラー数が XNUMX を超えています。

変数セット間の関係を見つけるために回帰が適用されます。 これは独立変数または固定変数に実装され、残差と呼ばれる誤差項が XNUMX つだけ関連付けられます。

に分岐できます。 線形回帰 重回帰。

比較表

比較のパラメータ	Anova	不具合
定義	Anova は確率変数に対して実装されます。 これは、多様で、特に相互に接続または関連付けられていない変数で使用されます。	回帰は、変数のグループ間の結合を形成するための効率的な統計手順として説明できます。
変数の性質と使用される変数	回帰は、固定変数または独立変数に実装されます。 変数の独立したセットと同様に、独立して使用されます。	さまざまなグループに関連する共通の平均を見つけるために、ANOVA または分散分析が大部分使用されます。
テストの有用性	回帰に関連する誤差項が存在すると、予測の偏差が生じます。これは残差として知られています。 回帰に関連する誤差項は XNUMX つだけです。	専門家は、主に従属変数に基づいて予測または推定をマークするために、回帰を使用することに重点を置いています。
Errors	Anova はエラーに関連付けられています。 回帰の場合とは異なり、複数のエラーが発生します。	Anova は、固定効果、変量効果、混合効果の XNUMX つのカテゴリに分類できます。
種類	回帰は一般に、重回帰と線形回帰の XNUMX つの形式に分類されます。	回帰は一般に、重回帰と線形回帰の XNUMX つの形式に分類されます。

アノバとは？

Anova は分散分析の略語で、ランダムなさまざまな変数に適用される統計手段の一種です。

これは、共通の平均の存在をマッピングするために、相互に関連していないグループのセットに関連付けられています。

これは、一連のデータ内にある注目された変動性を次の部分 - ランダム要因と系統的要因 - に分割します。 ランダム ファクターとは異なり、システマティック ファクターは一連のデータに統計の影響を与えます。

回帰分析では、従属変数に対する独立変数の影響または影響が、Anova を使用して決定または検出されます。 フィッシャーの分散分析とも呼ばれます。

Anova は、t 検定と z 検定の続きです。 これは、追加の検査に適用するために観察された分散データを分離するために使用されます。

グループ間で分散が確立されていない場合、Anova の F 比は 1 に近いか等しくなければなりません。

ANOVA の一元配置を XNUMX つ以上のデータ セットに適用して、独立変数と従属変数の間の関係に関する情報を取得します。

回帰とは何ですか？

回帰は、変数のグループ間の接続を形成するための効率的な統計手順であることが知られています。

回帰分析は、本質的に独立した XNUMX つまたは複数の変数とともに依存する変数に対して使用されます。

これは、独立した XNUMX つ以上の変数に関連付けられた従属変数への影響を理解するために調整された効果的な方法です。

これは、一連の異なる変数または独立変数とXNUMXつの従属変数の間の接続または関係の特性と強さの予測に向けて調整された、投資と金融、およびその他の分野で広く使用されている統計手順です。

変数間の関係または接続は、回帰の助けを借りて理解できます。 回帰は、多重線形回帰と単純線形回帰の XNUMX つの形式をとることができます。

回帰には、残差とも呼ばれる誤差項が XNUMX つしかありません。 この誤差項は、回帰に関連する結果の偏差の原因です。

従属変数に基づいて、回帰は、実務家が予測または推定を行うのに役立ちます。

主に固定変数または独立変数で使用され、複数の変数セット間の結合または関係を確立するために機能します。

分散分析と回帰の主な違い

1. Anova は、互いに関係のない変数のセットに適用されます。 一方、回帰は、一連の変数間の接続を形成するための統計ツールです。
2. Anova は、ランダムで相互に関係のないさまざまな変数に対して実装されます。 対照的に、回帰は固定変数または従属変数と独立変数に実装されます。
3. Anova は、さまざまなセットに含まれる共通平均の結果を見つけるために使用されます。 一方、回帰は、依存する変数に基づいて予測または推定を行うために使用されます。
4. Anova は複数の誤差に関連付けられていますが、回帰は XNUMX つの誤差項に関連付けられています。
5. Anova には、固定効果、変量効果、混合効果の XNUMX つのタイプがあります。 対照的に、回帰は重回帰と線形回帰に分類できます。

参考情報

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