Verschil tussen regressie en ANOVA

Regressie versus ANOVA

Regressie en ANOVA (Analysis of Variance) zijn twee methoden in de statistische theorie om het gedrag van de ene variabele te analyseren in vergelijking met de andere. In regressie is het vaak de variatie van de afhankelijke variabele op basis van de onafhankelijke variabele, terwijl het in ANOVA de variatie is van de kenmerken van twee steekproeven uit twee populaties.

Meer over regressie

Regressie is een statistische methode die wordt gebruikt om de relatie tussen twee variabelen te tekenen. Vaak wanneer gegevens worden verzameld, kunnen er variabelen zijn die afhankelijk zijn van anderen. De exacte relatie tussen deze variabelen kan alleen worden vastgesteld door regressiemethoden. Het bepalen van deze relatie helpt om het gedrag van de ene variabele voor de andere te begrijpen en te voorspellen.

De meest gebruikelijke toepassing van de regressieanalyse is het schatten van de waarde van de afhankelijke variabele voor een gegeven waarde of bereik van waarden van de afhankelijke variabelen. Met behulp van regressie kunnen we bijvoorbeeld de relatie tussen de grondstoffenprijs en het verbruik vaststellen op basis van de gegevens die uit een willekeurige steekproef zijn verzameld. Regressieanalyse zal een regressiefunctie van de gegevensverzameling produceren, wat een wiskundig model is dat het best past bij de beschikbare gegevens. Dit kan eenvoudig worden weergegeven door een spreidingsdiagram. Grafische regressie is gelijk aan het vinden van de best passende curve voor de gegeven dataset. De functie van de curve is de regressiefunctie. Met behulp van het wiskundige model kan het gebruik van een grondstof worden voorspeld voor een bepaalde prijs.

Daarom wordt de regressieanalyse veel gebruikt bij het voorspellen en voorspellen. Het wordt ook gebruikt om verbanden te leggen in experimentele gegevens, op het gebied van natuurkunde, scheikunde en vele natuurwetenschappen en technische disciplines. Als de relatie of de regressiefunctie een lineaire functie is, staat het proces bekend als een lineaire regressie. In de spreidingsplot kan het worden voorgesteld als een rechte lijn. Als de functie geen lineaire combinatie van de parameters is, is de regressie niet-lineair.

Meer over ANOVA (Analysis of Variance)

ANOVA houdt geen expliciete analyse in van een relatie tussen twee of meer variabelen. In plaats daarvan wordt gecontroleerd of twee of meer monsters uit verschillende populaties hetzelfde gemiddelde hebben. Beschouw bijvoorbeeld de testresultaten van een examen voor een cijfer op school. Hoewel de tests anders zijn, kunnen de prestaties van klasse tot klasse hetzelfde zijn. Een methode om dit te verifiëren is door de gemiddelden van elke klasse te vergelijken. Met ANOVA of Analysis Of Variance kan deze hypothese worden getest. In de basis kan ANOVA worden beschouwd als een uitbreiding van de t-toets, waarbij de gemiddelden van de twee monsters uit twee populaties worden vergeleken.

Fundamentele idee van ANOVA is om rekening te houden met de variatie in het monster en de variatie tussen de monsters. De variatie binnen het monster kan worden toegeschreven aan de willekeurigheid, terwijl de variatie tussen steekproeven kan worden toegeschreven aan zowel willekeurigheid als andere externe factoren. Variantieanalyse is gebaseerd op drie modellen; vast effectmodel, random effects model en mixed effects model.

Wat is het verschil tussen Regressie en ANOVA?

• ANOVA is de analyse van de variatie tussen twee of meer monsters, terwijl regressie de analyse is van een relatie tussen twee of meer variabelen.

• ANOVA-theorie wordt toegepast met behulp van drie basismodellen (model met vaste effecten, random effects model en mixed effects-model), terwijl regressie wordt toegepast met behulp van twee modellen (lineair regressiemodel en meervoudig regressiemodel).

• ANOVA en regressie zijn beide twee versies van het algemene lineaire model (GLM). ANOVA is gebaseerd op categorische voorspellende variabelen, terwijl regressie is gebaseerd op kwantitatieve voorspellende variabelen.

• Regressie is de flexibelere techniek en wordt gebruikt bij voorspellen en voorspellen, terwijl ANOVA wordt gebruikt om de gelijkheid van twee of meer populaties te vergelijken.