Regressione vs ANOVA
Regressione e ANOVA (Analysis of Variance) sono due metodi nella teoria statistica per analizzare il comportamento di una variabile rispetto a un' altra. Nella regressione, è spesso la variazione della variabile dipendente basata sulla variabile indipendente mentre, in ANOVA, è la variazione degli attributi di due campioni di due popolazioni.
Ulteriori informazioni sulla regressione
La regressione è un metodo statistico utilizzato per tracciare la relazione tra due variabili. Spesso quando i dati vengono raccolti potrebbero esserci variabili che dipendono da altre. L'esatta relazione tra queste variabili può essere stabilita solo con metodi di regressione. Determinare questa relazione aiuta a comprendere e prevedere il comportamento di una variabile rispetto all' altra.
L'applicazione più comune dell'analisi di regressione è stimare il valore della variabile dipendente per un dato valore o intervallo di valori delle variabili dipendenti. Ad esempio, utilizzando la regressione possiamo stabilire la relazione tra il prezzo delle materie prime e il consumo sulla base dei dati raccolti da un campione casuale. L'analisi di regressione produrrà una funzione di regressione del set di dati, che è un modello matematico che si adatta meglio ai dati disponibili. Questo può essere facilmente rappresentato da un grafico a dispersione. Graficamente la regressione equivale a trovare la curva più adatta per il set di dati fornito. La funzione della curva è la funzione di regressione. Utilizzando il modello matematico, è possibile prevedere l'utilizzo di una merce per un determinato prezzo.
Pertanto, l'analisi di regressione è ampiamente utilizzata nella previsione e nella previsione. Viene anche utilizzato per stabilire relazioni nei dati sperimentali, nei campi della fisica, della chimica e di molte scienze naturali e discipline ingegneristiche. Se la relazione o la funzione di regressione è una funzione lineare, il processo è noto come regressione lineare. Nel grafico a dispersione, può essere rappresentato come una linea retta. Se la funzione non è una combinazione lineare dei parametri, la regressione è non lineare.
Ulteriori informazioni su ANOVA (Analisi della varianza)
ANOVA non implica l'analisi di una relazione tra due o più variabili in modo esplicito. Piuttosto, controlla se due o più campioni di popolazioni diverse hanno la stessa media. Ad esempio, considera i risultati di un esame tenuto per un grado nella scuola. Anche se i test sono diversi, le prestazioni possono essere simili da classe a classe. Un metodo per verificarlo è confrontare i mezzi di ogni classe. ANOVA o ANAlysis Of Variance consente di verificare questa ipotesi. In sostanza, l'ANOVA può essere considerata come un'estensione del t-test, in cui vengono confrontate le medie dei due campioni estratti da due popolazioni.
L'idea fondamentale dell'ANOVA è considerare la variazione all'interno del campione e la variazione tra i campioni. La variazione all'interno del campione può essere attribuita alla casualità, mentre la variazione tra i campioni può essere attribuita sia alla casualità che ad altri fattori esterni. L'analisi della varianza si basa su tre modelli; modello a effetti fissi, modello a effetti casuali e modello a effetti misti.
Qual è la differenza tra regressione e ANOVA?
• ANOVA è l'analisi della variazione tra due o più campioni mentre la regressione è l'analisi di una relazione tra due o più variabili.
• La teoria ANOVA viene applicata utilizzando tre modelli di base (modello a effetti fissi, modello a effetti casuali e modello a effetti misti) mentre la regressione viene applicata utilizzando due modelli (modello di regressione lineare e modello di regressione multipla).
• ANOVA e Regressione sono entrambe due versioni del Modello lineare generale (GLM). L'ANOVA si basa su variabili predittive categoriali, mentre la regressione si basa su variabili predittive quantitative.
• La regressione è la tecnica più flessibile e viene utilizzata nella previsione e nella previsione mentre l'ANOVA viene utilizzata per confrontare l'uguaglianza di due o più popolazioni.
