Deze studie is gericht op het onthullen van een goed beschrijvende kijk op de verschillen tussen Anova en regressie. Het richt zich op het presenteren van gedetailleerde speculatie over de kernbetekenis van de termen. Hierna heeft de studie een tabel aangeboden voor het markeren van de verschillen tussen Anova en regressie met betrekking tot de vergelijkingsparameters.
Anova versus regressie
Anova wordt geïmplementeerd op variabelen die willekeurig zijn, maar regressie wordt geïmplementeerd op de variabele die onafhankelijk of vast van aard is. Terwijl Anova op grote schaal wordt gebruikt voor het meten van het gemeenschappelijke gemiddelde op basis van de meerdere groepen, wordt regressie veel gebruikt voor het markeren van voorspellingen of schattingen die verband houden met de afhankelijke variabele.
Anova of variantieanalyse kan worden toegepast op de sets die geen relatie met elkaar hebben. Het wordt veel gebruikt voor het vinden van het gemeenschappelijke gemiddelde in verband met de groepen. De toepassing ervan wordt gestreamd voor willekeurige variabelen. Anova is gegroepeerd in vast effect, gemengd effect en willekeurig effect. Het heeft een aantal fouten van meer dan één. Regressie wordt toegepast voor het vinden van de relatie tussen de sets variabelen. Het is geïmplementeerd in onafhankelijke of vaste variabelen en er is slechts één foutterm aan gekoppeld die bekend staat als residu. Het kan worden vertakt in lineaire regressie en meervoudige regressie.
Vergelijkingstabel tussen Anova en regressie
| Parameters van vergelijking: | Anova | regressie |
| Definitie | Anova, ook bekend als variantieanalyse, wordt geïmplementeerd voor groepen die niet met elkaar verbonden zijn om het resultaat van hun gemeenschappelijk gemiddelde te vinden. | Regressie kan worden beschreven als een efficiënte statistische procedure voor het vormen van een binding tussen groepen variabelen. |
| Variabele aard en gebruikte variabelen | Anova is geïmplementeerd op willekeurige variabelen. Het wordt gebruikt in variabelen die divers zijn en niet in het bijzonder met elkaar verbonden of geassocieerd zijn. | Regressie wordt geïmplementeerd naar vaste of onafhankelijke variabelen. Het wordt zowel onafhankelijk als een onafhankelijke reeks variabelen gebruikt. |
| Nut van test | Om het gemeenschappelijke gemiddelde van verschillende groepen te achterhalen, wordt Anova of variantieanalyse in grote mate gebruikt. | Beoefenaars richten zich op het gebruik van regressie, voornamelijk voor het markeren van voorspellingen of schattingen op basis van de afhankelijke variabele. |
| fouten | Anova wordt geassocieerd met fouten. In tegenstelling tot het geval van regressie, komt het met meer dan één aantal fouten. | De aanwezigheid van de foutterm geassocieerd met regressie resulteert in de afwijking van voorspellingen en staat bekend als residuaal. Er is slechts één foutterm geassocieerd met regressie. |
| Soorten | Anova kan worden onderverdeeld in drie categorieën en deze zijn als volgt: vast effect, willekeurig effect en gemengd effect. | Regressie wordt in de volksmond ingedeeld in twee vormen en ze zijn als volgt: meervoudige regressie en lineaire regressie. |
Wat is Anova?
Anova is de afkorting voor variantieanalyse en het is een vorm van statistisch instrument dat meestal wordt toegepast op een verscheidenheid aan variabelen die willekeurig zijn. Het wordt geassocieerd met een reeks groepen die niet met elkaar verbonden zijn om het bestaan van een gemeenschappelijk gemiddelde in kaart te brengen. het segmenteert een opgemerkte variabiliteit binnen een set gegevens in de volgende delen: willekeurige en systematische factoren. In tegenstelling tot de willekeurige factoren, bieden de systematische factoren een impact van statistieken op de gegevensset.
In een regressieonderzoek wordt met behulp van Anova de invloed of impact van onafhankelijke variabelen op de variabelen die afhankelijk zijn bepaald of gevonden. Het is ook bekend als de Fisher-variantieanalyse. Anova is de voortzetting van t- en z-tests. Het wordt gebruikt om variantiegegevens die worden waargenomen te scheiden om aanvullende onderzoeken aan te vragen. Als er geen verschil tussen de groepen is vastgesteld, moet de F-verhouding van Anova dicht bij 1 of gelijk zijn. ANOVA's eenrichtingsverkeer wordt toegepast voor drie of meer dan drie sets gegevens, voor het verkrijgen van informatie over de bestaande relatie tussen onafhankelijke variabelen en afhankelijke variabelen.
Wat is regressie?
Van regressie is bekend dat het een efficiënte statistische procedure is om een verband te leggen tussen de groepen variabelen. De regressieanalyse wordt meestal gebruikt voor de variabelen die afhankelijk zijn, samen met een of meer variabelen die onafhankelijk van aard zijn. Het is een effectieve methode die is afgestemd op het begrijpen van de impact op de afhankelijke variabele die is gekoppeld aan een of meer variabelen die onafhankelijk zijn. Het is een statistische procedure die veel wordt gebruikt bij beleggen en financieren, en andere gebieden die zijn afgestemd op de voorspelling van het karakter en de sterkte van de verbinding of relatie tussen een reeks verschillende variabelen of onafhankelijke variabelen en één afhankelijke variabele.
De relatie of verbinding tussen de variabelen kan worden begrepen met behulp van regressie. Regressie kan de vorm aannemen van twee vormen, namelijk meervoudige lineaire regressie en eenvoudige lineaire regressie. Regressie heeft slechts één foutterm die ook residuaal kan worden genoemd. Deze foutterm is verantwoordelijk voor de afwijking in de resultaten die samenhangen met regressie. Op basis van afhankelijke variabelen helpt regressie de beoefenaars om voorspellingen of schattingen te maken. Het wordt grotendeels gebruikt in vaste variabelen of onafhankelijke variabelen en werkt aan het leggen van verbanden of relaties tussen meerdere sets variabelen.
Belangrijkste verschillen tussen Anova en regressie
Gevolgtrekking
Het kan dus worden geconcludeerd door te zeggen dat, ondanks dat het effectieve statistische instrumenten zijn, Anova en regressie in veel parameters van elkaar verschillen. Anova wordt toegepast voor het vinden van de gemeenschappelijke variabelen tussen variabelen die afkomstig zijn uit verschillende sets en die geen verband houden met elkaar. Regressie wordt toegepast voor het uittekenen van voorspellingen die verband houden met de afhankelijke variabele met de rol van onafhankelijke variabelen die met elkaar verbonden zijn. Het is instrumenteel in het bewijzen van de juistheid of onjuistheid van een bepaalde hypothese. Anova wordt gebruikt om de banden tussen de groepen variabelen te begrijpen en niet om voorspellingen te markeren. Regressie wordt echter toegepast op vaste of onafhankelijke variabelen en kan worden geïmplementeerd met behulp van enkele of meerdere onafhankelijke variabelen.
