Diferença entre regressão e ANOVA

Regressão vs ANOVA

Regressão e ANOVA (Analysis of Variance) são dois métodos na teoria estatística para analisar o comportamento de uma variável em comparação com outra. Na regressão, geralmente é a variação da variável dependente com base na variável independente, enquanto na ANOVA é a variação dos atributos de duas amostras de duas populações..

Mais sobre Regressão

A regressão é um método estatístico usado para estabelecer a relação entre duas variáveis. Frequentemente, quando os dados são coletados, pode haver variáveis ​​dependentes de outras. A relação exata entre essas variáveis ​​só pode ser estabelecida por métodos de regressão. Determinar esse relacionamento ajuda a entender e prever o comportamento de uma variável para outra.

A aplicação mais comum da análise de regressão é estimar o valor da variável dependente para um determinado valor ou intervalo de valores das variáveis ​​dependentes. Por exemplo, usando a regressão, podemos estabelecer a relação entre o preço da commodity e o consumo com base nos dados coletados de uma amostra aleatória. A análise de regressão produzirá uma função de regressão do conjunto de dados, que é um modelo matemático que melhor se ajusta aos dados disponíveis. Isso pode ser facilmente representado por um gráfico de dispersão. A regressão graficamente é equivalente a encontrar a melhor curva de ajuste para o conjunto de dados de fornecimento. A função da curva é a função de regressão. Usando o modelo matemático, o uso de uma mercadoria pode ser previsto por um determinado preço.

Portanto, a análise de regressão é amplamente utilizada na previsão e previsão. Também é usado para estabelecer relacionamentos em dados experimentais, nos campos da física, química e muitas ciências naturais e disciplinas de engenharia. Se o relacionamento ou a função de regressão for uma função linear, o processo será conhecido como regressão linear. No gráfico de dispersão, ele pode ser representado como uma linha reta. Se a função não for uma combinação linear dos parâmetros, a regressão será não linear.

Mais sobre ANOVA (Analysis of Variance)

A ANOVA não envolve a análise de uma relação entre duas ou mais variáveis ​​explicitamente. Em vez disso, verifica se duas ou mais amostras de populações diferentes têm a mesma média. Por exemplo, considere os resultados de um exame realizado para uma nota na escola. Embora os testes sejam diferentes, o desempenho pode ser semelhante de classe para classe. Um método para verificar isso é comparando os meios de cada classe. A ANOVA ou ANalysis Of Variance permite que essa hipótese seja testada. No básico, a ANOVA pode ser considerada como uma extensão do teste t, onde as médias das duas amostras colhidas em duas populações são comparadas.

A ideia fundamental da ANOVA é considerar a variação dentro da amostra e a variação entre as amostras. A variação na amostra pode ser atribuída à aleatoriedade, enquanto a variação entre as amostras pode ser atribuída à aleatoriedade e a outros fatores externos. A análise de variância é baseada em três modelos; modelo de efeitos fixos, modelo de efeitos aleatórios e modelo de efeitos mistos.

Qual é a diferença entre Regressão e ANOVA?

• ANOVA é a análise de variação entre duas ou mais amostras, enquanto regressão é a análise de uma relação entre duas ou mais variáveis..

• A teoria ANOVA é aplicada usando três modelos básicos (modelo de efeitos fixos, modelo de efeitos aleatórios e modelo de efeitos mistos) enquanto a regressão é aplicada usando dois modelos (modelo de regressão linear e modelo de regressão múltipla).

• ANOVA e Regression são duas versões do Modelo Linear Geral (GLM). A ANOVA é baseada em variáveis ​​preditivas categóricas, enquanto a regressão é baseada em variáveis ​​preditivas quantitativas.

• A regressão é a técnica mais flexível e é usada na previsão e previsão, enquanto a ANOVA é usada para comparar a igualdade de duas ou mais populações..