Regresia vs ANOVA
Regresia a ANOVA (analýza odchýlky) sú dve metódy v štatistickej teórii na analýzu správania jednej premennej v porovnaní s druhou. V regresii je to často variácia závislej premennej na základe nezávislej premennej, zatiaľ čo v ANOVA je to variácia atribútov dvoch vzoriek z dvoch populácií.
Viac o regresii
Regresia je štatistická metóda používaná na vykreslenie vzťahu medzi dvoma premennými. Pri zhromažďovaní údajov môžu často existovať premenné, ktoré závisia od ostatných. Presný vzťah medzi týmito premennými je možné zistiť iba pomocou regresných metód. Určenie tohto vzťahu pomáha pochopiť a predvídať správanie jednej premennej k druhej.
Najbežnejšou aplikáciou regresnej analýzy je odhad hodnoty závislej premennej pre danú hodnotu alebo rozsah hodnôt závislých premenných. Napríklad pomocou regresie môžeme určiť vzťah medzi cenou komodity a spotrebou na základe údajov zhromaždených z náhodnej vzorky. Regresná analýza vytvorí regresnú funkciu súboru údajov, čo je matematický model, ktorý najlepšie vyhovuje dostupným údajom. To sa dá ľahko znázorniť bodovým grafom. Grafická regresia je ekvivalentná nájdeniu najlepšej krivky pre danú množinu údajov. Funkciou krivky je regresná funkcia. Pomocou matematického modelu možno predpovedať použitie komodity za danú cenu.
Preto sa pri predpovedaní a predpovedaní často používa regresná analýza. Používa sa tiež na nadviazanie vzťahov v experimentálnych údajoch v oblasti fyziky, chémie a mnohých prírodných a technických disciplín. Ak je vzťah alebo regresná funkcia lineárnou funkciou, potom je proces známy ako lineárna regresia. Na bodovom grafe to môže byť znázornené ako priamka. Ak funkcia nie je lineárnou kombináciou parametrov, potom je regresia nelineárna.
Viac informácií o ANOVA (analýza odchýlok)
ANOVA nezahŕňa explicitne analýzu vzťahu medzi dvoma alebo viacerými premennými. Skôr kontroluje, či majú dve alebo viac vzoriek z rôznych populácií rovnaký priemer. Zvážte napríklad výsledky testu zo skúšky, ktorá sa konala pre ročník v škole. Aj keď sú testy odlišné, výkon môže byť v jednotlivých triedach rovnaký. Jeden spôsob overenia je porovnaním prostriedkov každej triedy. ANOVA alebo ANalysis of Variance umožňuje testovanie tejto hypotézy. V zásade možno ANOVA považovať za rozšírenie t-testu, kde sa porovnávajú priemery dvoch vzoriek odobratých z dvoch populácií.
Základnou myšlienkou ANOVA je zohľadniť variácie vo vzorke a variácie medzi vzorkami. Zmenu vo vzorke možno pripísať náhodnosti, zatiaľ čo odchýlku medzi vzorkami možno pripísať náhodnosti aj iným externým faktorom. Analýza rozptylu je založená na troch modeloch; model pevných efektov, model náhodných efektov a model zmiešaných efektov.
Aký je rozdiel medzi regresiou a ANOVA?
• ANOVA je analýza variácií medzi dvoma alebo viacerými vzorkami, zatiaľ čo regresia je analýza vzťahu medzi dvoma alebo viacerými premennými.
• Teória ANOVA sa aplikuje pomocou troch základných modelov (model s pevnými efektmi, model s náhodnými efektmi a model so zmiešanými efektmi), zatiaľ čo regresia sa aplikuje pomocou dvoch modelov (lineárny regresný model a viacnásobný regresný model).
• ANOVA a regresia sú obe dve verzie všeobecného lineárneho modelu (GLM). ANOVA je založená na kategorických predikčných premenných, zatiaľ čo regresia je založená na kvantitatívnych predikčných premenných.
• Regresia je flexibilnejšia technika a používa sa pri predpovedaní a predpovedaní, zatiaľ čo pri porovnaní rovnosti dvoch alebo viacerých populácií sa používa metóda ANOVA.
