Diferença entre ANOVA e Regressão Diferença entre

Anonim

ANOVA vs Regression

É muito difícil distinguir as diferenças entre ANOVA e regressão. Isso ocorre porque ambos os termos têm mais semelhanças do que diferenças. Pode-se dizer que ANOVA e regressão são os dois lados da mesma moeda.

Ambos os modelos estatísticos de ANOVA (Análise de Variância) e regressão só são aplicáveis ​​se houver uma variável de resultado contínua. O modelo de regressão é baseado em uma ou mais variáveis ​​preditoras contínuas. Pelo contrário, o modelo ANOVA é baseado em uma ou mais variáveis ​​categóricas preditoras. ANOVA concentra-se em variáveis ​​aleatórias, e regressão concentra-se em variáveis ​​fixas ou independentes ou contínuas. Na ANOVA, pode haver vários termos de erro, enquanto que existe apenas um único termo de erro na regressão.

Quando a ANOVA vem com três modelos, a regressão tem principalmente dois modelos. Efeito fixo, efeito aleatório e efeito misto são os três modelos disponíveis com ANOVA. Regressão múltipla e regressão linear são os modelos de regressão mais utilizados. O teste inicial para identificar fatores que influenciam um conjunto de dados pode ser feito pelo modelo ANOVA. Os resultados do teste do modelo ANOVA podem então ser usados ​​no teste F na relevância da fórmula de regressão.

A ANOVA é usada principalmente para determinar se os dados de vários grupos têm um meio comum ou não. A regressão é amplamente utilizada para previsões e previsões. Também é usado para ver qual variável independente está relacionada à variável dependente. A primeira forma de regressão pode ser encontrada no livro de Legendre 'Method of Least Squares. "Foi Francis Galton quem cunhou o termo" regressão "no século XIX.

ANOVA foi usado pela primeira vez informalmente por pesquisadores do século XIX. Sir Ronald Fisher em um de seus artigos usou formalmente o termo ANOVA em 1918. ANOVA obteve grande popularidade depois que Fischer incluiu este termo em seu livro 'Métodos Estatísticos para Trabalhadores da Pesquisa. '

Resumo:

1. Um modelo de regressão é baseado em uma ou mais variáveis ​​preditoras contínuas.

2. Pelo contrário, o modelo ANOVA é baseado em uma ou mais variáveis ​​categóricas preditoras.

3. Na ANOVA, pode haver vários termos de erro, enquanto que existe apenas um único termo de erro na regressão.

4. ANOVA é usado principalmente para determinar se os dados de vários grupos têm um meio comum ou não.

5. A regressão é amplamente utilizada para previsões e previsões.

6. Também é usado para ver qual variável independente está relacionada à variável dependente.

7. A primeira forma de regressão pode ser encontrada no livro 'Método de Least Squares' de Legendre. '

8. Foi Francis Galton quem cunhou o termo "regressão" no século XIX.

9. ANOVA foi usado pela primeira vez informalmente por pesquisadores do século XIX.Obteve grande popularidade depois que Fischer incluiu este termo em seu livro 'Métodos Estatísticos para Trabalhadores da Pesquisa. '