T 检验与线性回归：差异与比较

T 检验和线性回归是与推论统计相关的术语。 统计方法通过获取少量但具有说明性的样本帮助我们概括和预测总体。

关键精华

1. t 检验是一种统计检验，用于比较两组的均值。 同时，线性回归是一种对因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模的方法。
2. T 检验有助于确定组间差异是否显着，而线性回归可以根据自变量值预测因变量的值。
3. T 检验仅限于比较均值，而线性回归可以模拟复杂的关系并控制混杂变量。

T 检验与线性回归

T检验和线性回归之间的区别在于，线性回归用于阐明直线上一个或两个变量之间的相关性。 同时，T检验是假设检验的工具之一，适用于从简单线性回归推导出的斜率系数或回归系数。

而 T检验 是假设检验中使用的检验之一，线性回归是回归分析的一种类型。

T 检验是一种假设检验，用于确定两组平均值之间的差异是否显着，即这些差异是否偶然发生。

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对比表

比较参数	T检验	线性回归
统计方法	T 检验是假设检验的工具之一，而假设检验又是一种推论统计方法。	线性回归是回归分析的一种，也是一种推论统计方法。
用法	T 检验用于比较两组观察数据的平均值，并找出这种差异在多大程度上是“偶然”的。	线性回归用于查找一个因变量或结果变量与一个或多个自变量或预测变量之间的关系。
类型	T检验主要有三种，即Independent Sample t-test（比较两组数据的平均值）、paired Sample T-test（比较相同组数据作为不同区间的标准）和One Sample T-测试（将单组数据的平均值与已知平均值进行比较）。	线性回归有两种类型：简单线性回归（由一个因变量和一个自变量组成）和多元线性回归（由一个因变量和两个或多个自变量组成）。
实际应用	T 检验可用于测试在两种不同投资策略下管理的两个不同投资组合的回报。 它首先用于检查一家酿酒公司的烈性黑啤酒的质量是否一致。	线性回归主要用于观察客户行为、定价、公司销售预测、天气、GDP 增长等。
可以使用的变量或集合的数量。	在 T 检验中只能使用两组数据或组。	虽然只有一个 regressand，但 regressor 的数量可以超过两个。

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什么是 T 检验？

T 检验是假设检验中用于比较两组不同数据及其均值或平均值的工具之一。

William Sealy Gosset 是一位化学家，他在一家名为 Guinness 的酿酒公司工作，首次使用它来监测世涛的稳定质量。

逐渐地，它被升级，现在它指的是任何假设检验，其中数据在分析时应该等效于 t 分布（具有较重尾部的钟形分布曲线）如果零假设（假设数据集之间不存在任何关系）证明是正确的。

共有三种类型的 T 检验：

1. 独立样本 T 检验： 它用于比较两组不同的观察数据及其均值。
2. 配对样本 T 检验： 它比较了不同时间单组观察数据的平均值。
3. 一个样本 T 检验： 它将一组数据的平均值与已知标准进行比较。

作为检验假设的一种方法，T 检验相当 保守的. 它只能应用于两个数据集，并且只适用于小数据集。

 

什么是线性回归？

线性回归是一种方法 推论统计 它试图用一条直线来解释一个因变量 (Y) 和一个或多个自变量 (X) 之间的相关性。

1. 一组解释变量是否正确预测了结果变量？
2. 如果是，那么哪些是显着影响因变量或结果变量的最突出的自变量或解释变量？
3. 最后，这些自变量或解释变量的变化在多大程度上影响结果或因变量？

类似地，如果因变量和自变量之间的关系随着后者的增加而减少，则称因变量和自变量之间的关系是有害的。

线性回归具有三种用途：

1. 用于决定自变量的强度，即它们对自变量的影响程度。
2. 用于预测由自变量引起的因变量的变化。
3. 用于预测未来趋势和价值。

主要有两种线性回归： 简单线性回归 由一个因变量和一个自变量组成，以及由因变量和两个或多个自变量组成的多元线性回归。

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T 检验和线性回归之间的主要区别

1. 线性回归和 T 检验的主要区别 是线性回归解释了一个回归变量和一个或多个回归变量之间的相关性，以及后者对前者的影响程度。
2. 即使对较大的数据集也可以进行线性回归分析，但 T 检验仅适用于较小的数据集。

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参考资料

1. https://www.banglajol.info/index.php/JSR/article/view/9067
2. https://injuryprevention.bmj.com/content/4/1/52.short

最后更新时间：11 年 2023 月 XNUMX 日