Rozdiel medzi regresiou a ANOVOU
Regresia aj ANOVA sú štatistické modely, ktoré sa používajú na predikciu kontinuálneho výsledku, ale v prípade regresie sa kontinuálny výsledok predpovedá na základe jednej alebo viacerých nepretržitých predikčných premenných, zatiaľ čo v prípade ANOVA je predpovedané na základe jednej alebo viacerých kategorických predikčných premenných.
Regresia je štatistická metóda na stanovenie vzťahu medzi množinami premenných s cieľom predpovedať závislú premennú pomocou nezávislých premenných. ANOVA je na druhej strane štatistický nástroj aplikovaný na nepríbuzné skupiny na zistenie, či majú spoločný priemer.
Čo je regresia?
Regresia je veľmi efektívna štatistická metóda na stanovenie vzťahu medzi množinami premenných. Premenné, pre ktoré sa vykonáva regresná analýza, sú závislá premenná a jedna alebo viac nezávislých premenných. Je to metóda na pochopenie vplyvu jednej alebo viacerých nezávislých premenných na závislú premennú.
- Predpokladajme napríklad; lakovňa používa ako svoju surovinu jeden z derivátov surového rozpúšťadla a monomérov. Môžeme spustiť regresnú analýzu medzi cenou suroviny a cenou ropy Brent.
- V tomto príklade je cena suroviny závislou premennou a cena ceny Brent je nezávislou premennou.
- Pretože cena rozpúšťadiel a monomérov rastie a klesá s rastom a poklesom cien Brentu, je závislou premennou cena suroviny.
- Podobne pre každé obchodné rozhodnutie s cieľom potvrdiť hypotézu, že konkrétna akcia povedie k zvýšeniu ziskovosti divízie, je možné overiť na základe výsledku regresie medzi závislými a nezávislými premennými.
Čo je Anova?
ANOVA je krátka forma analýzy odchýlky. ANOVA je štatistický nástroj, ktorý sa zvyčajne používa pri náhodných premenných. Zahŕňa skupinu, ktorá spolu priamo nesúvisí, aby zistila, či existujú nejaké spoločné prostriedky.
- Jednoduchým príkladom na pochopenie tohto bodu je spustenie programu ANOVA pre sériu známok študentov z rôznych vysokých škôl s cieľom zistiť, či je jeden študent z jednej školy lepší ako ten druhý.
- Ďalším príkladom môže byť, ak dva samostatné výskumné tímy skúmajú rôzne produkty, ktoré navzájom nesúvisia. ANOVA pomôže zistiť, ktorá z nich poskytuje lepšie výsledky. Tri populárne techniky ANOVA sú náhodný efekt, fixný efekt a zmiešaný efekt.
Regresia vs ANOVA infografiky
Kľúčové rozdiely medzi regresiou a ANOVA
- Regresia sa uplatňuje na premenné, ktoré majú väčšinou pevnú alebo nezávislú povahu a ANOVA sa uplatňuje na náhodné premenné.
- Regresia sa používa hlavne v dvoch formách; sú to lineárna regresia a viacnásobná regresia; teoreticky sú prítomné aj ďalšie tvrdé formy regresie; tieto typy sa v praxi najčastejšie používajú. Na druhej strane existujú tri populárne typy ANOVA, ktorými sú náhodný efekt, fixný efekt a zmiešaný efekt.
- Regresia sa používa hlavne na vytváranie odhadov alebo predpovedí pre závislú premennú pomocou jednej alebo viacerých nezávislých premenných a ANOVA sa používa na nájdenie spoločného priemeru medzi premennými rôznych skupín.
- V prípade regresie je počet chybových členov jeden, ale v prípade ANOVA je počet chybných členov viac ako jeden.
Porovnávacia tabuľka
| Základ | Regresia | ANOVA | ||
| Definícia | Regresia je veľmi efektívna štatistická metóda na stanovenie vzťahu medzi množinami premenných. | ANOVA je krátka forma analýzy odchýlky. Aplikuje sa na nepríbuzné skupiny, aby sa zistilo, či majú spoločný priemer | ||
| Povaha premennej | Regresia sa uplatňuje na nezávislé premenné alebo fixné premenné. | ANOVA sa používa na premenné, ktoré majú náhodný charakter | ||
| Typy | Regresia sa používa hlavne v dvoch formách. Sú to lineárna regresia a viacnásobná regresia; posledná je, keď je počet nezávislých premenných viac ako jedna. | Tri populárne typy ANOVA sú náhodný efekt, fixný efekt a zmiešaný efekt. | ||
| Príklady | Spoločnosť zaoberajúca sa farbami používa ako svoju surovinu rozpúšťadlá a monoméry, ktoré sú derivátom ropy; môžeme spustiť regresnú analýzu medzi cenou suroviny a cenou ropy Brent. | Predpokladajme, že dva samostatné výskumné tímy skúmajú rôzne produkty, ktoré navzájom nesúvisia. ANOVA pomôže zistiť, ktorá z nich poskytuje lepšie výsledky. | ||
| Použité premenné | Regresia sa aplikuje na dve sady premenných, jedna z nich je závislá premenná a druhá je nezávislá premenná. Počet nezávislých premenných v regresii môže byť jedna alebo viac ako jedna. | ANOVA sa používa na premenné z rôznych, ktoré sa navzájom nevyhnutne nemusia týkať. | ||
| Použitie testu | Regresiu používajú hlavne odborníci v odbore alebo odborníci v odbore na vytváranie odhadov alebo predpovedí pre závislú premennú. | ANOVA sa používa na nájdenie spoločného priemeru medzi premennými rôznych skupín. | ||
| Chyby | Predpovede regresnej analýzy nie sú vždy žiaduce; je to z dôvodu chybného výrazu v regresii, ktorý je tiež známy ako zostatkový. V prípade regresie je počet chybových členov jeden. | Počet chýb v prípade, že je ANOVA na rozdiel od regresie viac ako jedna. |
Záver
Regresie aj ANOVA sú výkonné štatistické nástroje, ktoré sa používajú na viaceré premenné. Regresia sa používa na vytváranie predikcií závislej premennej pomocou nezávislých premenných, ktoré majú určité vzťahy. Je užitočné overiť si hypotézu, či je vytvorená hypotéza správna alebo nie.
Regresia sa používa na premenné, ktoré majú stálu alebo nezávislú povahu a je možné ich vykonať s použitím jednej nezávislej premennej alebo viacerých nezávislých premenných. ANOVA sa používa na nájdenie spoločného medzi premennými rôznych skupín, ktoré navzájom nesúvisia. Nepoužíva sa na predikciu alebo odhad, ale na pochopenie vzťahov medzi množinou premenných.
