Razlika između regresije i ANOVE
I Regresija i ANOVA su statistički modeli koji se koriste za predviđanje kontinuiranog ishoda, ali u slučaju regresije, kontinuirani ishod predviđa se na temelju jedne ili više varijabli kontinuiranog prediktora, dok je u slučaju ANOVA kontinuirani ishod predviđeno na temelju jedne ili više kategoričnih varijabli prediktora.
Regresija je statistička metoda za utvrđivanje odnosa između skupova varijabli kako bi se uz pomoć neovisnih varijabli mogle prognozirati ovisne varijable. ANOVA je, s druge strane, statistički alat koji se primjenjuje na nepovezane skupine kako bi se utvrdilo imaju li zajedničku sredinu.
Što je regresija?
Regresija je vrlo učinkovita statistička metoda za utvrđivanje odnosa između skupova varijabli. Varijable za koje se vrši regresijska analiza su ovisna varijabla i jedna ili više neovisnih varijabli. To je metoda za razumijevanje učinka jedne ili više neovisnih varijabli na ovisnu varijablu.
- Pretpostavimo, na primjer; tvrtka za bojenje koristi jedan od derivata sirovog otapala i monomera kao svoju sirovinu. Možemo provesti regresijsku analizu između cijene te sirovine i cijene nafte brent.
- U ovom primjeru cijena sirovine ovisna je varijabla, a cijena brenta neovisna je varijabla.
- Kako cijena otapala i monomera raste i opada s porastom i padom cijena Brenta, cijena sirovine ovisna je varijabla.
- Slično tome, za svaku poslovnu odluku kako bi se potvrdila hipoteza da će određena akcija dovesti do povećanja profitabilnosti podjele može se provjeriti na temelju rezultata regresije između ovisnih i neovisnih varijabli.
Što je Anova?
ANOVA je kratki oblik analize varijance. ANOVA je statistički alat koji se obično koristi na slučajnim varijablama. Uključuje skupine koje međusobno nisu izravno povezane kako bi se utvrdilo postoje li zajednička sredstva.
- Jednostavan primjer za razumijevanje ove točke je pokretanje ANOVA-e za niz ocjena učenika s različitih fakulteta kako bi se pokušalo otkriti je li jedan učenik iz jedne škole bolji od druge.
- Drugi primjer može biti ako dva odvojena istraživačka tima istražuju različite proizvode koji nisu međusobno povezani. ANOVA će vam pomoći pronaći koji pruža bolje rezultate. Tri popularne tehnike ANOVA-e su slučajni efekt, fiksni efekt i mješoviti efekt.
Regresija protiv ANOVA Infographics
Ključne razlike između regresije i ANOVE
- Regresija se primjenjuje na varijable koje su uglavnom fiksne ili neovisne prirode, a ANOVA se primjenjuje na slučajne varijable.
- Regresija se uglavnom koristi u dva oblika; oni su linearna regresija i višestruka regresija; teški su i drugi oblici regresije; te se vrste najčešće koriste u praksi. S druge strane, postoje tri popularne vrste ANOVA: to su slučajni, fiksni i mješoviti efekti.
- Regresija se uglavnom koristi za izradu procjena ili predviđanja za ovisnu varijablu uz pomoć pojedinačnih ili višestrukih neovisnih varijabli, a ANOVA se koristi za pronalaženje zajedničke sredine između varijabli različitih skupina.
- U slučaju regresije, broj pojma pogreške je jedan, ali u slučaju ANOVA, broj pojma pogreške je više od jednog.
Usporedna tablica
| Osnova | Regresija | ANOVA | ||
| Definicija | Regresija je vrlo učinkovita statistička metoda za utvrđivanje odnosa između skupova varijabli. | ANOVA je kratki oblik analize varijance. Primjenjuje se na nepovezane skupine kako bi se utvrdilo imaju li zajedničko značenje | ||
| Priroda varijable | Regresija se primjenjuje na neovisne varijable ili fiksne varijable. | ANOVA se primjenjuje na varijable koje su slučajne prirode | ||
| Vrste | Regresija se uglavnom koristi u dva oblika. Oni su linearna regresija i višestruka regresija; kasnije je kada je broj neovisnih varijabli više od jedne. | Tri popularne vrste ANOVA su slučajni, fiksni i mješoviti. | ||
| Primjeri | Tvrtka za bojenje koristi otapala i monomere kao sirovinu, koja je derivat sirove nafte; možemo provesti regresijsku analizu između cijene te sirovine i cijene brent nafte. | Pretpostavimo da dva odvojena istraživačka tima istražuju različite proizvode koji nisu međusobno povezani. ANOVA će vam pomoći pronaći koji pruža bolje rezultate. | ||
| Korištene varijable | Regresija se primjenjuje na dva skupa varijabli, jedna od njih je ovisna varijabla, a druga neovisna varijabla. Broj neovisnih varijabli u regresiji može biti jedna ili više njih. | ANOVA se primjenjuje na varijable različitih, koje nisu nužno međusobno povezane. | ||
| Upotreba testa | Regresiju uglavnom koriste stručnjaci ili industrijski stručnjaci kako bi napravili procjene ili predviđanja za ovisnu varijablu. | ANOVA se koristi za pronalaženje zajedničke sredine između varijabli različitih skupina. | ||
| Pogreške | Predviđanja izrađena regresijskom analizom nisu uvijek poželjna; to je zbog pojma pogreške u regresiji, taj izraz pogreške poznat i kao rezidualni. U slučaju regresije, broj pojma pogreške je jedan. | Broj pogrešaka u slučaju da je ANOVA, za razliku od regresije, više od jedne. |
Zaključak
I regresije i ANOVA snažni su statistički alati koji se primjenjuju na više varijabli. Regresija se koristi za predviđanje zavisne varijable uz pomoć neovisnih varijabli koje imaju neke relacije. Korisno je potvrditi hipotezu je li postavljena hipoteza točna ili ne.
Regresija se koristi na varijablama koje su fiksne ili neovisne prirode, a može se izvršiti upotrebom jedne neovisne varijable ili više neovisnih varijabli. ANOVA se koristi za pronalaženje zajedničkog između varijabli različitih skupina koje nisu međusobno povezane. Ne koristi se za predviđanje ili procjenu, već za razumijevanje odnosa između skupa varijabli.
