Т-тест против линейной регрессии: разница и сравнение

T-тест и линейная регрессия — это термины, относящиеся к логической статистике. Статистический метод помогает нам обобщать и прогнозировать совокупность, взяв небольшую, но наглядную выборку.

Основные выводы

  1. Стьюдентный тест — это статистический тест, используемый для сравнения средних значений двух групп. В то же время линейная регрессия — это метод моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.
  2. T-тесты помогают определить, являются ли различия между группами значительными, тогда как линейная регрессия может предсказать значение зависимой переменной на основе значений независимой переменной.
  3. Т-тесты ограничены сравнением средних значений, тогда как линейная регрессия может моделировать сложные отношения и контролировать смешанные переменные.

T-тест против линейной регрессии

Разница между Т-тестом и линейной регрессией заключается в том, что линейная регрессия применяется для выяснения корреляции между одной или двумя переменными на прямой линии. В то же время Т-тест является одним из инструментов проверки гипотез, применяемых к коэффициентам наклона или коэффициентам регрессии, полученным из простой линейной регрессии.

Т-тест против линейной регрессии

В то время как Т-тест — один из тестов, используемых при проверке гипотез. Линейная регрессия — один из видов регрессионного анализа.

Т-тест — это один из тестов гипотез, проводимых для определения того, является ли разница между средними значениями двух групп значительной или нет, то есть могут ли эти различия возникнуть случайно.


 

Сравнительная таблица

Параметр сравненияТ-тестЛинейная регрессия
Статистический методT-тест — это один из инструментов проверки гипотез, который, в свою очередь, является методом логической статистики.Линейная регрессия — это один из видов регрессионного анализа, а также метод логической статистики.
ПрименениеT-критерий используется для сравнения средних значений двух наборов наблюдаемых данных и определения степени «случайности» таких различий.Линейная регрессия используется для поиска взаимосвязи между одной зависимой или конечной переменной и одной или несколькими независимыми или предикторными переменными.
ТипT-критерии в основном бывают трех типов, а именно: t-критерий для независимых выборок (сравнение среднего значения двух наборов данных), T-критерий для парных выборок (сравнение стандартов идентичных наборов данных в качестве разных интервалов) и T-критерий для одной выборки. тест (сравнение среднего значения одного набора данных с известным средним значением).Существует два типа линейной регрессии: простая линейная регрессия (состоящая из одной зависимой и одной независимой переменных) и множественная линейная регрессия (состоящая из одной зависимой переменной и двух или более независимых переменных).
Практическое применениеT-тест можно использовать для проверки доходности двух разных портфелей, управляемых двумя разными инвестиционными стратегиями. Впервые он был использован для проверки стабильного качества стаута в пивоваренной компании.Линейная регрессия в основном используется для наблюдения за поведением клиентов, ценообразованием, прогнозированием продаж компании, погодой, ростом ВВП и т. д.
Количество переменных или наборов, которые можно использовать.В Т-тесте можно использовать только два набора данных или групп.Пока есть только один регрессанд, количество регрессоров может быть больше двух.

 

Что такое Т-тест?

Т-тест — это один из инструментов, используемых при проверке гипотез для сравнения двух разных наборов данных и их средних или средних значений.

Читайте также:  Поколение Z против миллениалов: разница и сравнение

Впервые он был использован Уильямом Сили Госсетом, химиком, работавшим в пивоваренной компании Guinness, для контроля стабильного качества стаута.

Постепенно он был модернизирован, и теперь он относится к любым проверкам гипотез, в которых данные при анализе предполагаются эквивалентными t-распределению (колоколообразной кривой распределения с более тяжелыми хвостами), если нулевая гипотеза (предположение что между наборами данных не существует никакой связи) оказывается правильным.

Существует три типа Т-тестов:

  1. Т-тест независимых выборок: Он используется для сравнения двух разных наборов наблюдаемых данных и их средних значений.
  2. Парный образец Т-теста: Он сравнивает среднее значение одного набора наблюдаемых данных в разное время.
  3. Один образец Т-теста: Он сравнивает среднее значение одного набора данных и известного стандарта.

Как подход к проверке гипотезы, Т-тест вполне консервативный. Он может применяться только к двум наборам данных и подходит только для небольших.

т тест 2
 

Что такое линейная регрессия?

Линейная регрессия — это метод выведенный статистика который пытается объяснить корреляцию между зависимой переменной (Y) и одной или несколькими независимыми переменными (X) с помощью прямой линии.

  1. Правильно ли набор независимых переменных предсказывает переменную результата?
  2. Если да, то какие наиболее важные независимые или объясняющие переменные существенно влияют на зависимую переменную или переменную результата?
  3. И, наконец, в какой степени изменение этих независимых или объясняющих переменных влияет на результат или зависимую переменную?

Точно так же связь между зависимой и независимой переменной считается вредной, если первая уменьшается с увеличением второй.

Читайте также:  Культура против этнокультуры: разница и сравнение

Линейная регрессия имеет три применения:

  1. Для определения силы независимых переменных, т.е. в какой степени они влияют на независимую переменную.
  2. Для прогнозирования изменения зависимой переменной, вызванного независимыми переменными.
  3. Для прогнозирования будущих тенденций и значений.

Есть в основном две линейные регрессии: Простая линейная регрессия которая состоит из одной зависимой переменной и одной независимой переменной, и множественная линейная регрессия, которая включает зависимую переменную и две или более независимые переменные.

линейная регрессия

Основные различия между Т-тестом и линейной регрессией

  1. Основное различие между линейной регрессией и Т-тестом заключается в том, что линейная регрессия объясняет корреляцию между регрессом и одним или несколькими регрессорами, а также степень, в которой последний влияет на первый.
  2. Линейный регрессионный анализ можно проводить даже с большими наборами данных, но Т-тест подходит только для небольших наборов данных.

Разница между X и Y 2023 04 06T164001.501
Рекомендации
  1. https://www.banglajol.info/index.php/JSR/article/view/9067
  2. https://injuryprevention.bmj.com/content/4/1/52.short

Последнее обновление: 11 июня 2023 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

23 мысли о «Т-тест против линейной регрессии: разница и сравнение»

  1. Я не совсем уверен, что эти концепции были объяснены достаточно хорошо. Возможно, некоторым читателям это будет слишком сложно понять.

    Ответить
  2. В статье дается четкое и информативное объяснение как Т-теста, так и линейной регрессии. Это полезно для всех, кто интересуется статистикой логических выводов.

    Ответить
  3. В статье представлено хорошо структурированное сравнение Т-тестов и линейной регрессии, что позволяет читателям легко понять ключевые различия.

    Ответить
  4. Я считаю эту статью очень поучительной и чувствую, что многому научился из нее. Отличная работа по объяснению этих сложных терминов простым языком!

    Ответить
  5. Наконец, хорошо объясненная статья о Т-тестах и ​​линейной регрессии. Сравнительная таблица особенно полезна для понимания их различий.

    Ответить
  6. В статье представлена ​​отличная информация о Т-тесте и линейной регрессии и их практическом применении. Действительно ценный ресурс.

    Ответить

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!