Regresija vs ANOVA
Regresija i ANOVA (Analiza varijance) dvije su metode u statističkoj teoriji za analizu ponašanja jedne varijable u usporedbi s drugom. U regresiji je to često varijacija zavisne varijable na temelju nezavisne varijable, dok je u ANOVA to varijacija atributa dvaju uzoraka iz dvije populacije.
Više o regresiji
Regresija je statistička metoda koja se koristi za crtanje odnosa između dvije varijable. Često kada se prikupljaju podaci mogu postojati varijable koje ovise o drugima. Točan odnos između tih varijabli može se utvrditi samo regresijskim metodama. Određivanje ovog odnosa pomaže razumjeti i predvidjeti ponašanje jedne varijable prema drugoj.
Najčešća primjena regresijske analize je procjena vrijednosti zavisne varijable za danu vrijednost ili raspon vrijednosti zavisnih varijabli. Na primjer, pomoću regresije možemo utvrditi odnos između cijene robe i potrošnje na temelju podataka prikupljenih iz slučajnog uzorka. Regresijska analiza će proizvesti regresijsku funkciju skupa podataka, što je matematički model koji najbolje odgovara dostupnim podacima. To se lako može prikazati dijagramom raspršenosti. Grafički regresija je ekvivalentna pronalaženju krivulje koja najbolje odgovara danom skupu podataka. Funkcija krivulje je regresijska funkcija. Pomoću matematičkog modela može se predvidjeti korištenje robe za danu cijenu.
Stoga se regresijska analiza široko koristi u predviđanju i predviđanju. Također se koristi za uspostavljanje odnosa u eksperimentalnim podacima, u poljima fizike, kemije i mnogim prirodnim znanostima i inženjerskim disciplinama. Ako je odnos ili regresijska funkcija linearna funkcija, tada je proces poznat kao linearna regresija. U dijagramu raspršenosti može se prikazati kao ravna linija. Ako funkcija nije linearna kombinacija parametara, tada je regresija nelinearna.
Više o ANOVA (analizi varijance)
ANOVA ne uključuje eksplicitnu analizu odnosa između dvije ili više varijabli. Umjesto toga provjerava imaju li dva ili više uzoraka iz različitih populacija istu srednju vrijednost. Na primjer, razmotrite rezultate ispita održanog za razred u školi. Iako su testovi različiti, učinak može biti sličan od razreda do razreda. Jedna od metoda provjere ovoga je usporedba srednjih vrijednosti svake klase. ANOVA ili AN-analiza varijance omogućuje testiranje ove hipoteze. U osnovi, ANOVA se može smatrati proširenjem t-testa, gdje se uspoređuju srednje vrijednosti dva uzorka izvučena iz dvije populacije.
Temeljna ideja ANOVE je razmatranje varijacija unutar uzorka i varijacija između uzoraka. Varijacije unutar uzorka mogu se pripisati slučajnosti, dok se varijacije među uzorcima mogu pripisati i slučajnosti i drugim vanjskim čimbenicima. Analiza varijance temelji se na tri modela; model fiksnih učinaka, model slučajnih učinaka i model mješovitih učinaka.
Koja je razlika između regresije i ANOVE?
• ANOVA je analiza varijacije između dva ili više uzoraka dok je regresija analiza odnosa između dvije ili više varijabli.
• ANOVA teorija se primjenjuje pomoću tri osnovna modela (model fiksnih učinaka, model slučajnih učinaka i model mješovitih učinaka), dok se regresija primjenjuje pomoću dva modela (model linearne regresije i model višestruke regresije).
• ANOVA i regresija dvije su verzije općeg linearnog modela (GLM). ANOVA se temelji na kategoričkim prediktorskim varijablama, dok se regresija temelji na kvantitativnim prediktorskim varijablama.
• Regresija je fleksibilnija tehnika i koristi se u predviđanju i predviđanju dok se ANOVA koristi za usporedbu jednakosti dviju ili više populacija.
