Regresija vs ANOVA
Regresija i ANOVA (analiza varijanse) su dvije metode u statističkoj teoriji za analizu ponašanja jedne varijable u poređenju s drugom. U regresiji, to je često varijacija zavisne varijable zasnovana na nezavisnoj varijabli, dok je u ANOVA-i to varijacija atributa dva uzorka iz dvije populacije.
Više o regresiji
Regresija je statistička metoda koja se koristi za crtanje odnosa između dvije varijable. Često kada se podaci prikupljaju mogu postojati varijable koje zavise od drugih. Tačan odnos između tih varijabli može se utvrditi samo regresijskim metodama. Određivanje ovog odnosa pomaže da se razumije i predvidi ponašanje jedne varijable prema drugoj.
Najčešća primena regresione analize je procena vrednosti zavisne varijable za datu vrednost ili opseg vrednosti zavisnih varijabli. Na primjer, pomoću regresije možemo uspostaviti odnos između cijene robe i potrošnje na osnovu podataka prikupljenih iz slučajnog uzorka. Regresiona analiza će proizvesti funkciju regresije skupa podataka, što je matematički model koji najbolje odgovara dostupnim podacima. Ovo se lako može predstaviti dijagramom raspršenosti. Grafička regresija je ekvivalentna pronalaženju krive koja se najbolje uklapa za dati skup podataka. Funkcija krivulje je funkcija regresije. Koristeći matematički model, upotreba robe se može predvidjeti za datu cijenu.
Stoga, regresiona analiza se široko koristi u predviđanju i predviđanju. Takođe se koristi za uspostavljanje odnosa u eksperimentalnim podacima, u oblastima fizike, hemije i mnogih prirodnih nauka i inženjerskih disciplina. Ako je odnos ili funkcija regresije linearna funkcija, tada je proces poznat kao linearna regresija. Na dijagramu raspršenja može se predstaviti kao prava linija. Ako funkcija nije linearna kombinacija parametara, tada je regresija nelinearna.
Više o ANOVA (analizi varijanse)
ANOVA ne uključuje eksplicitnu analizu odnosa između dvije ili više varijabli. Umjesto toga, provjerava da li dva ili više uzoraka iz različitih populacija imaju istu srednju vrijednost. Na primjer, uzmite u obzir rezultate ispita održanog za ocjenu u školi. Iako su testovi različiti, performanse mogu biti slične od razreda do razreda. Jedna metoda za provjeru ovoga je poređenje sredstava svake klase. ANOVA ili ANALIZA varijance omogućava testiranje ove hipoteze. U osnovi, ANOVA se može smatrati proširenjem t-testa, gdje se upoređuju srednje vrijednosti dva uzorka izvučena iz dvije populacije.
Osnovna ideja ANOVA je razmatranje varijacija unutar uzorka i varijacije između uzoraka. Varijacije unutar uzorka mogu se pripisati slučajnosti, dok se varijacije među uzorcima mogu pripisati i slučajnosti i drugim vanjskim faktorima. Analiza varijanse zasniva se na tri modela; model fiksnih efekata, model nasumičnih efekata i model miješanih efekata.
Koja je razlika između regresije i ANOVA?
• ANOVA je analiza varijacije između dva ili više uzoraka, dok je regresija analiza odnosa između dvije ili više varijabli.
• Teorija ANOVA se primjenjuje korištenjem tri osnovna modela (model fiksnih efekata, model slučajnih efekata i model miješanih efekata), dok se regresija primjenjuje pomoću dva modela (linearni regresijski model i model višestruke regresije).
• ANOVA i regresija su dvije verzije Općeg linearnog modela (GLM). ANOVA je zasnovana na kategoričkim prediktorskim varijablama, dok je regresija zasnovana na kvantitativnim prediktorskim varijablama.
• Regresija je fleksibilnija tehnika i koristi se u predviđanju i predviđanju, dok se ANOVA koristi za poređenje jednakosti dvije ili više populacija.
