Unterschied zwischen Regression und ANOVA
Sowohl die Regression als auch die ANOVA sind statistische Modelle, die zur Vorhersage des kontinuierlichen Ergebnisses verwendet werden. Im Falle der Regression wird das kontinuierliche Ergebnis auf der Grundlage einer oder mehrerer kontinuierlicher Prädiktorvariablen vorhergesagt, während dies bei der ANOVA der Fall ist vorhergesagt auf der Basis einer oder mehrerer kategorialer Prädiktorvariablen.
Die Regression ist eine statistische Methode zur Ermittlung der Beziehung zwischen Variablensätzen, um mithilfe unabhängiger Variablen Vorhersagen über die abhängige Variable zu treffen. ANOVA hingegen ist ein statistisches Instrument, das auf nicht verwandte Gruppen angewendet wird, um herauszufinden, ob sie einen gemeinsamen Mittelwert haben.
Was ist Regression?
Die Regression ist eine sehr effektive statistische Methode, um die Beziehung zwischen Variablensätzen herzustellen. Die Variablen, für die die Regressionsanalyse durchgeführt wird, sind die abhängige Variable und eine oder mehrere unabhängige Variablen. Es ist eine Methode, um die Auswirkung einer oder mehrerer unabhängiger Variablen auf eine abhängige Variable zu verstehen.
- Nehmen wir zum Beispiel an; Ein Farbenhersteller verwendet eines der Derivate von Rohlösungsmitteln und Monomeren als Rohstoff. Wir können eine Regressionsanalyse zwischen dem Preis dieses Rohstoffs und dem Preis der Brent-Rohölpreise durchführen.
- In diesem Beispiel ist der Preis des Rohmaterials die abhängige Variable und der Preis der Brent-Preise die unabhängige Variable.
- Da der Preis für Lösungsmittel und Monomere mit steigenden und fallenden Brent-Preisen im Preis steigt und fällt, ist der Preis des Rohmaterials die abhängige Variable.
- Ebenso kann für jede Geschäftsentscheidung, um eine Hypothese zu validieren, dass eine bestimmte Aktion zur Steigerung der Rentabilität eines Geschäftsbereichs führt, basierend auf dem Ergebnis der Regression zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen validiert werden.
Was ist Anova?
ANOVA ist die Kurzform der Varianzanalyse. ANOVA ist ein statistisches Tool, das im Allgemeinen für Zufallsvariablen verwendet wird. Es handelt sich um eine Gruppe, die nicht direkt miteinander verbunden ist, um herauszufinden, ob es gemeinsame Mittel gibt.
- Ein einfaches Beispiel, um diesen Punkt zu verstehen, ist das Ausführen von ANOVA für die Reihe von Noten von Schülern verschiedener Hochschulen, um herauszufinden, ob ein Schüler einer Schule besser ist als der andere.
- Ein anderes Beispiel kann sein, wenn zwei separate Forschungsteams verschiedene Produkte untersuchen, die nicht miteinander verwandt sind. ANOVA hilft zu finden, welches bessere Ergebnisse liefert. Die drei gängigen Techniken von ANOVA sind ein zufälliger Effekt, ein fester Effekt und ein gemischter Effekt.
Regression gegen ANOVA Infografiken
Hauptunterschiede zwischen Regression und ANOVA
- Die Regression wird auf Variablen angewendet, die meist fester oder unabhängiger Natur sind, und die ANOVA wird auf Zufallsvariablen angewendet.
- Regression wird hauptsächlich in zwei Formen verwendet; Sie sind lineare Regression und multiple Regression. In der Theorie gibt es auch harte andere Formen der Regression. Diese Typen werden in der Praxis am häufigsten verwendet. Auf der anderen Seite gibt es drei beliebte ANOVA-Typen: Zufallseffekt, Fixeffekt und Mischeffekt.
- Die Regression wird hauptsächlich verwendet, um mithilfe einzelner oder mehrerer unabhängiger Variablen Schätzungen oder Vorhersagen für die abhängige Variable vorzunehmen, und die ANOVA wird verwendet, um einen gemeinsamen Mittelwert zwischen Variablen verschiedener Gruppen zu ermitteln.
- Im Fall der Regression ist die Nummer des Fehlerterms eins, im Fall von ANOVA ist die Nummer des Fehlerterms mehr als eins.
Vergleichstabelle
| Basis | Regression | ANOVA | ||
| Definition | Die Regression ist eine sehr effektive statistische Methode, um die Beziehung zwischen Variablensätzen herzustellen. | ANOVA ist die Kurzform der Varianzanalyse. Es wird auf nicht verwandte Gruppen angewendet, um herauszufinden, ob sie einen gemeinsamen Mittelwert haben | ||
| Art der Variablen | Die Regression wird auf unabhängige oder feste Variablen angewendet. | ANOVA wird auf zufällige Variablen angewendet | ||
| Typen | Regression wird hauptsächlich in zwei Formen verwendet. Sie sind lineare Regression und multiple Regression; Letzteres ist der Fall, wenn die Anzahl der unabhängigen Variablen mehr als eins beträgt. | Die drei gängigen ANOVA-Typen sind ein zufälliger Effekt, ein fester Effekt und ein gemischter Effekt. | ||
| Beispiele | Ein Farbenhersteller verwendet Lösungsmittel und Monomere als Rohstoff, der ein Derivat von Rohöl ist. Wir können eine Regressionsanalyse zwischen dem Preis dieses Rohstoffs und dem Preis der Brent-Rohölpreise durchführen. | Angenommen, zwei separate Forschungsteams untersuchen verschiedene Produkte, die nicht miteinander verwandt sind. ANOVA hilft zu finden, welches bessere Ergebnisse liefert. | ||
| Verwendete Variablen | Die Regression wird auf zwei Sätze von Variablen angewendet, von denen einer die abhängige Variable und der andere die unabhängige Variable ist. Die Anzahl der unabhängigen Variablen in der Regression kann eine oder mehrere sein. | ANOVA wird auf verschiedene Variablen angewendet, die nicht unbedingt miteinander zusammenhängen. | ||
| Verwendung des Tests | Die Regression wird hauptsächlich von Praktikern oder Branchenexperten verwendet, um Schätzungen oder Vorhersagen für die abhängige Variable zu treffen. | ANOVA wird verwendet, um einen gemeinsamen Mittelwert zwischen Variablen verschiedener Gruppen zu finden. | ||
| Fehler | Die durch die Regressionsanalyse gemachten Vorhersagen sind nicht immer wünschenswert; Das liegt an dem Fehlerterm in einer Regression. Dieser Fehlerterm wird auch als Residuum bezeichnet. Im Falle einer Regression ist die Nummer des Fehlerterms eins. | Die Anzahl der Fehler bei ANOVA beträgt im Gegensatz zur Regression mehr als eins. |
Fazit
Sowohl Regressionen als auch ANOVA sind leistungsstarke statistische Tools, die auf mehrere Variablen angewendet werden. Die Regression wird verwendet, um mithilfe der unabhängigen Variablen, die einige Beziehungen haben, Vorhersagen über die abhängige Variable zu treffen. Es ist hilfreich, eine Hypothese zu validieren, ob die gemachte Hypothese korrekt ist oder nicht.
Die Regression wird für Variablen verwendet, die fester oder unabhängiger Natur sind und unter Verwendung einer einzelnen unabhängigen Variablen oder mehrerer unabhängiger Variablen durchgeführt werden können. ANOVA wird verwendet, um eine Gemeinsamkeit zwischen Variablen verschiedener Gruppen zu finden, die nicht miteinander verwandt sind. Es wird nicht verwendet, um eine Vorhersage oder Schätzung vorzunehmen, sondern um die Beziehungen zwischen den Variablen zu verstehen.
