Regresija prieš ANOVA
Regresija ir ANOVA (dispersijos analizė) yra du statistikos teorijos metodai, skirti analizuoti vieno kintamojo elgesį, palyginti su kitu. Regresijos metu tai dažnai yra priklausomo kintamojo variacija, pagrįsta nepriklausomu kintamuoju, tuo tarpu ANOVA - dviejų mėginių iš dviejų populiacijų atributų variacija.
Daugiau apie regresiją
Regresija yra statistinis metodas, naudojamas nustatyti ryšį tarp dviejų kintamųjų. Dažnai renkant duomenis gali būti kintamųjų, kurie priklauso nuo kitų. Tikslų ryšį tarp tų kintamųjų galima nustatyti tik taikant regresijos metodus. Šio santykio nustatymas padeda suprasti ir nuspėti vieno kintamojo elgesį kitam.
Dažniausiai taikoma regresijos analizė yra įvertinti priklausomo kintamojo vertę pagal tam tikrą vertę ar priklausomų kintamųjų reikšmių diapazoną. Pavyzdžiui, naudodamiesi regresija, galime nustatyti prekių kainos ir vartojimo santykį, remdamiesi atsitiktinės imties duomenimis. Regresijos analizė sukurs duomenų rinkinio regresijos funkciją, kuri yra matematinis modelis, geriausiai atitinkantis turimus duomenis. Tai lengvai galima pavaizduoti sklaidos schema. Grafiškai regresija prilygsta davimo duomenų rinkinio geriausiai tinkančiai kreivei. Kreivės funkcija yra regresijos funkcija. Naudojant matematinį modelį, galima numatyti prekės naudojimą už nurodytą kainą.
Todėl regresinė analizė yra plačiai naudojama prognozuojant ir prognozuojant. Jis taip pat naudojamas nustatyti ryšius eksperimentiniuose duomenyse, fizikos, chemijos, daugelio gamtos mokslų ir inžinerijos disciplinų srityse. Jei santykis arba regresijos funkcija yra tiesinė funkcija, procesas vadinamas linijine regresija. Sklaidos diagramoje jis gali būti pavaizduotas tiesia linija. Jei funkcija nėra tiesinis parametrų derinys, tada regresija yra netiesinė.
Daugiau apie ANOVA (dispersijos analizė)
ANOVA aiškiai nenagrinėja ryšio tarp dviejų ar daugiau kintamųjų. Veikiau tikrinama, ar dviejų ar daugiau skirtingų populiacijų mėginių vidurkis yra vienodas. Pavyzdžiui, apsvarstykite egzamino, surengto pažymiui mokykloje, testo rezultatus. Nors testai yra skirtingi, skirtingų klasių rezultatai gali būti vienodi. Vienas iš būdų tai patikrinti yra lyginti kiekvienos klasės priemones. ANOVA arba ANS analizė leidžia patikrinti šią hipotezę. Iš esmės, ANOVA galima laikyti t bandymo pratęsimu, kai lyginami dviejų mėginių, paimtų iš dviejų populiacijų, vidurkiai.
Pagrindinė ANOVA idėja yra atsižvelgti į imties skirtumus ir jų skirtumus. Imties svyravimai gali būti siejami su atsitiktinumu, o imčių skirtumai gali būti siejami ir su atsitiktinumu, ir su kitais išoriniais veiksniais. Dispersijos analizė grindžiama trimis modeliais; fiksuoto efekto modelis, atsitiktinių efektų modelis ir mišrių efektų modelis.
Kuo skiriasi regresija nuo ANOVA?
• ANOVA yra dviejų ar daugiau imčių variacijos analizė, o regresija - santykio tarp dviejų ar daugiau kintamųjų analizė.
• ANOVA teorija taikoma naudojant tris pagrindinius modelius (fiksuoto efekto modelis, atsitiktinių efektų modelis ir mišrių efektų modelis), o regresija taikoma naudojant du modelius (linijinės regresijos ir daugybinės regresijos modelius).
• ANOVA ir regresija yra dvi bendrosios tiesinės modelio (GLM) versijos. ANOVA remiasi kategoriniais prediktorių kintamaisiais, o regresija - kiekybiniais prediktorių kintamaisiais.
• Regresija yra lankstesnė technika, ji naudojama prognozuojant ir prognozuojant, o ANOVA naudojama dviejų ar daugiau populiacijų lygybei palyginti.
