seychellesartprojects.org

Ero regressio ja ANOVA

Sekä regressio että ANOVA ovat tilastollisia malleja, joita käytetään jatkuvan tuloksen ennustamiseen, mutta regressiotapauksessa jatkuva tulos ennustetaan yhden tai useamman jatkuvan ennustemuuttujan perusteella, kun taas ANOVA: n tapauksessa jatkuva tulos on ennustetaan yhden tai useamman kategorisen ennustemuuttujan perusteella.

Regressio on tilastollinen menetelmä muuttujasarjojen välisen suhteen luomiseksi riippuvaisen muuttujan ennusteiden laatimiseksi riippumattomien muuttujien avulla, toisaalta ANOVA on tilastollinen työkalu, jota sovelletaan etuyhteydettömiin ryhmiin selvittääkseen, onko heillä yleinen keskiarvo.

Mikä on regressio?

Regressio on erittäin tehokas tilastollinen menetelmä muuttujasarjojen välisen suhteen luomiseksi. Muuttujat, joille regressioanalyysi tehdään, ovat riippuvainen muuttuja ja yksi tai useampi itsenäinen muuttuja. Se on menetelmä ymmärtää yhden tai useamman riippumattoman muuttujan vaikutus riippuvaan muuttujaan.

• Oletetaan, että esimerkiksi maaliyritys käyttää raaka-aineena yhtä raaka-aineen liuotin- ja monomeerijohdannaista, voimme suorittaa regressioanalyysin kyseisen raaka-ainehinnan ja Brentin raaka-ainehinnan välillä.
• Tässä esimerkissä raaka-aineen hinta on riippuva muuttuja ja Brentin hinta on riippumaton muuttuja.
• Kun liuottimien ja monomeerien hinta nousee ja laskee hintojen noustessa ja laskettaessa Brentin hintoja, raaka-aineen hinta on riippuvainen muuttuja.
• Vastaavasti minkä tahansa liiketoimintapäätöksen yhteydessä voidaan vahvistaa hypoteesi, jonka mukaan tietty toimenpide johtaa divisioonan kannattavuuden kasvuun, voidaan vahvistaa riippuvaisen ja riippumattoman muuttujan regressiotuloksen perusteella.

Mikä on Anova?

ANOVA on varianssianalyysin lyhyt muoto. ANOVA on tilastollinen työkalu, jota käytetään yleensä satunnaismuuttujiin. Siihen kuuluu ryhmä, joka ei ole suoraan yhteydessä toisiinsa, jotta voidaan selvittää, onko olemassa yhteisiä keinoja.

• Yksinkertainen esimerkki tämän asian ymmärtämiseksi on käyttää ANOVAa eri korkeakoulujen opiskelijoiden arvosarjoille, jotta voidaan selvittää, onko yksi koulun opiskelija parempi kuin toinen.
• Toinen esimerkki voi olla, jos kaksi erillistä tutkimusryhmää tutkii erilaisia ​​tuotteita, jotka eivät liity toisiinsa. ANOVA auttaa löytämään parempia tuloksia. ANOVAn kolme suosittua tekniikkaa ovat satunnainen vaikutus, kiinteä vaikutus ja sekavaikutus.

Regressio vs. ANOVA-infografiikka

Keskeiset erot regressiossa ja ANOVA: ssa

• Regressiota sovelletaan muuttujiin, jotka ovat luonteeltaan enimmäkseen kiinteitä tai itsenäisiä, ja ANOVAa käytetään satunnaisiin muuttujiin.
• Regressiota käytetään pääasiassa kahdessa muodossa: ne ovat lineaarista regressiota ja moninkertaista regressiota, teoriassa esiintyy myös kovia muita regressiomuotoja, joita tyyppejä käytetään käytännössä eniten, toisaalta on olemassa kolme suosittua ANOVA-tyyppiä, ne ovat satunnaisia vaikutus, kiinteä vaikutus ja sekavaikutus.
• Regressiota käytetään pääasiassa estimaattien tai ennusteiden tekemiseen riippuvaiselle muuttujalle yhden tai useamman itsenäisen muuttujan avulla, ja ANOVA: ta käytetään yhteisen keskiarvon löytämiseen eri ryhmien muuttujien välillä.
• Regressiotapauksessa virhetermien lukumäärä on yksi, mutta ANOVA: n tapauksessa virhetermien lukumäärä on enemmän kuin yksi.

Vertaileva taulukko

Perusta		Regressio		ANOVA
Määritelmä		Regressio on erittäin tehokas tilastollinen menetelmä muuttujasarjojen välisen suhteen luomiseksi.		ANOVA on varianssianalyysin lyhyt muoto. Sitä sovelletaan etuyhteydettömiin ryhmiin selvittääkseen, onko niillä yhteinen keskiarvo
Muuttujan luonne		Regressiota sovelletaan riippumattomiin muuttujiin tai kiinteisiin muuttujiin.		ANOVA: ta käytetään muuttujiin, jotka ovat luonteeltaan satunnaisia
Tyypit		Regressiota käytetään pääasiassa kahdessa muodossa: ne ovat lineaarista regressiota ja moniregressiota, myöhempi on silloin, kun riippumattomien muuttujien määrä on enemmän kuin yksi.		Kolme suosittua ANOVA-tyyppiä ovat satunnainen vaikutus, kiinteä vaikutus ja sekavaikutus.
Esimerkkejä		Maaliyritys käyttää liuotinta ja monomeereja raaka-aineena, joka on raakaöljyn johdannainen; voimme suorittaa regressioanalyysin kyseisen raaka-ainehinnan ja Brentin raakaöljyn hinnan välillä.		Jos kaksi erillistä tutkimusryhmää tutkii erilaisia ​​tuotteita, jotka eivät liity toisiinsa. ANOVA auttaa löytämään parempia tuloksia.
Käytetyt muuttujat		Regressiota sovelletaan kahteen muuttujasarjaan, joista toinen on riippuva muuttuja ja toinen itsenäinen muuttuja. Regressiossa olevien itsenäisten muuttujien määrä voi olla yksi tai useampi.		ANOVA: ta käytetään muuttujiin, jotka eivät välttämättä liity toisiinsa.
Testin käyttö		Regressiota käyttävät pääasiassa ammattilaiset tai alan asiantuntijat arvioiden tai ennusteiden tekemiseksi riippuvaiselle muuttujalle.		ANOVA: ta käytetään yhteisen keskiarvon löytämiseen eri ryhmien muuttujien välillä.
Virheet		Regressioanalyysin tekemät ennusteet eivät ole aina toivottavia, koska regressiossa esiintyvän virhetermin takia tämä virhetermi tunnetaan myös jäännöksenä. Regressiotapauksessa virhetermien lukumäärä on yksi.		Virheiden määrä siinä tapauksessa, että ANOVA, toisin kuin regressio, on enemmän kuin yksi.

Johtopäätös

Sekä regressiot että ANOVA ovat tehokkaita tilastollisia työkaluja, joita käytetään useisiin muuttujiin. Regressiota käytetään ennustamaan riippuvainen muuttuja riippumattomien muuttujien avulla, joilla on joitain suhteita. On hyödyllistä vahvistaa hypoteesi siitä, onko tehty hypoteesi oikea vai ei.

Regressiota käytetään luonteeltaan kiinteisiin tai itsenäisiin muuttujiin, ja se voidaan tehdä käyttämällä yhtä riippumatonta muuttujaa tai useita itsenäisiä muuttujia. ANOVA: ta käytetään etsimään yhteistä eri ryhmien muuttujien välillä, jotka eivät ole yhteydessä toisiinsa. Sitä ei käytetä ennusteen tai estimaatin tekemiseen, vaan muuttujien joukon välisten suhteiden ymmärtämiseen.