Regressie vs ANOVA
Regressie en ANOVA (variantieanalyse) zijn twee methoden in de statistische theorie om het gedrag van de ene variabele in vergelijking met de andere te analyseren. Bij regressie is het vaak de variatie van de afhankelijke variabele op basis van de onafhankelijke variabele, terwijl het bij ANOVA de variatie is van de attributen van twee steekproeven uit twee populaties.
Meer over regressie
Regressie is een statistische methode die wordt gebruikt om de relatie tussen twee variabelen te tekenen. Wanneer gegevens worden verzameld, kunnen er vaak variabelen zijn die afhankelijk zijn van andere. De exacte relatie tussen die variabelen kan alleen worden vastgesteld door middel van regressiemethoden. Het bepalen van deze relatie helpt om het gedrag van de ene variabele naar de andere te begrijpen en te voorspellen.
De meest gebruikelijke toepassing van de regressieanalyse is het schatten van de waarde van de afhankelijke variabele voor een bepaalde waarde of reeks waarden van de afhankelijke variabelen. Met behulp van regressie kunnen we bijvoorbeeld de relatie tussen de grondstofprijs en het verbruik vaststellen op basis van de gegevens die zijn verzameld uit een aselecte steekproef. Regressieanalyse zal een regressiefunctie van de dataset opleveren, een wiskundig model dat het beste past bij de beschikbare data. Dit kan eenvoudig worden weergegeven met een spreidingsdiagram. Grafische regressie is gelijk aan het vinden van de best passende curve voor de gegeven dataset. De functie van de curve is de regressiefunctie. Met behulp van het wiskundige model kan het gebruik van een product worden voorspeld voor een bepaalde prijs.
Daarom wordt de regressieanalyse veel gebruikt bij het voorspellen en voorspellen. Het wordt ook gebruikt om verbanden te leggen in experimentele gegevens, op het gebied van natuurkunde, scheikunde en vele natuurwetenschappen en technische disciplines. Als de relatie of de regressiefunctie een lineaire functie is, staat het proces bekend als een lineaire regressie. In de scatterplot kan het worden weergegeven als een rechte lijn. Als de functie geen lineaire combinatie van de parameters is, is de regressie niet-lineair.
Meer over ANOVA (variantieanalyse)
ANOVA omvat niet expliciet de analyse van een relatie tussen twee of meer variabelen. Het controleert eerder of twee of meer steekproeven uit verschillende populaties hetzelfde gemiddelde hebben. Kijk bijvoorbeeld eens naar de toetsresultaten van een examen voor een klas op school. Hoewel de tests verschillend zijn, kunnen de prestaties van klas tot klas hetzelfde zijn. Een methode om dit te verifiëren is door de gemiddelden van elke klasse te vergelijken. Met ANOVA of ANalysis Of Variance kan deze hypothese worden getest. In de basis kan ANOVA worden beschouwd als een uitbreiding van de t-test, waarbij de gemiddelden van de twee steekproeven uit twee populaties worden vergeleken.
Fundamenteel idee van ANOVA is om rekening te houden met de variatie binnen het monster en de variatie tussen de monsters. De variatie binnen de steekproef kan worden toegeschreven aan de willekeur, terwijl de variatie tussen de steekproeven kan worden toegeschreven aan zowel willekeur als andere externe factoren. De variantieanalyse is gebaseerd op drie modellen; model met vaste effecten, model voor willekeurige effecten en model voor gemengde effecten.
Wat is het verschil tussen regressie en ANOVA?
• ANOVA is de analyse van variatie tussen twee of meer steekproeven, terwijl regressie de analyse is van een relatie tussen twee of meer variabelen.
• ANOVA-theorie wordt toegepast met behulp van drie basismodellen (model met vaste effecten, model met willekeurige effecten en model met gemengde effecten), terwijl regressie wordt toegepast met behulp van twee modellen (lineair regressiemodel en meervoudig regressiemodel).
• ANOVA en regressie zijn beide twee versies van het General Linear Model (GLM). ANOVA is gebaseerd op categorische voorspellende variabelen, terwijl regressie is gebaseerd op kwantitatieve voorspellende variabelen.
• Regressie is de meest flexibele techniek en wordt gebruikt bij het voorspellen en voorspellen, terwijl ANOVA wordt gebruikt om de gelijkheid van twee of meer populaties te vergelijken.
