Differenza tra ANOVA e regressione

ANOVA vs regressione

È molto difficile distinguere le differenze tra ANOVA e regressione. Questo perché entrambi i termini hanno più somiglianze che differenze. Si può dire che ANOVA e regressione sono le due facce della stessa medaglia.

Sia l'ANOVA (Analisi della varianza) che i modelli statistici di regressione sono applicabili solo se esiste una variabile di risultato continuo. Il modello di regressione è basato su una o più variabili predittive continue. Al contrario, il modello ANOVA è basato su una o più variabili predittive categoriali. ANOVA si concentra su variabili casuali e la regressione si concentra su variabili fisse o indipendenti o continue. In ANOVA ci possono essere diversi termini di errore mentre c'è un solo errore nella regressione.

Quando ANOVA viene fornito con tre modelli, la regressione ha principalmente due modelli. Effetto fisso, effetto casuale e effetto misto sono i tre modelli disponibili con ANOVA. La regressione multipla e la regressione lineare sono i modelli più usati di regressione. Il test iniziale per identificare i fattori che influenzano un set di dati può essere fatto dal modello ANOVA. I risultati del test del modello ANOVA possono quindi essere utilizzati nel test F sulla rilevanza della formula di regressione.

ANOVA viene utilizzato principalmente per determinare se i dati provenienti da vari gruppi hanno un mezzo comune o meno. La regressione è ampiamente utilizzata per previsioni e previsioni. Viene anche utilizzato per vedere quale variabile indipendente è correlata alla variabile dipendente. La prima forma di regressione può essere trovata nel libro di Legendre "Method of Least Squares". Fu Francis Galton a coniare il termine "regressione" nel diciannovesimo secolo.

L'ANOVA fu usato per la prima volta in modo informale dai ricercatori nel 1800. Sir Ronald Fisher in uno dei suoi articoli ha usato formalmente il termine ANOVA nel 1918. L'ANOVA ha ottenuto ampia popolarità dopo che Fischer ha inserito questo termine nel suo libro "Metodi statistici per i lavoratori della ricerca".

Sommario:

1. Un modello di regressione è basato su una o più variabili predittive continue.

2. Al contrario, il modello ANOVA si basa su una o più variabili predittive categoriali.
3. In ANOVA ci possono essere diversi termini di errore mentre c'è un solo errore nella regressione.
4.ANOVA è utilizzato principalmente per determinare se i dati provenienti da vari gruppi hanno un mezzo comune o meno.

5. La regressione è ampiamente utilizzata per le previsioni e le previsioni.

6. Viene anche utilizzato per vedere quale variabile indipendente è correlata alla variabile dipendente.
7. La prima forma di regressione può essere trovata nel libro di Legendre "Metodo dei minimi quadrati".

8. Fu Francis Galton a coniare il termine "regressione" nel diciannovesimo secolo.
9.ANOVA fu usato per la prima volta in modo informale dai ricercatori nel 1800. Ha ottenuto ampia popolarità dopo che Fischer ha inserito questo termine nel suo libro "Metodi statistici per i lavoratori della ricerca".