Differenza tra regressione e ANOVA
Sia la regressione che l'ANOVA sono i modelli statistici utilizzati per prevedere l'esito continuo, ma in caso di regressione, l'esito continuo è previsto sulla base di una o più variabili predittive continue mentre nel caso dell'ANOVA l'esito continuo è previsto sulla base di una o più variabili predittori categoriali.
La regressione è un metodo statistico per stabilire la relazione tra insiemi di variabili al fine di fare previsioni della variabile dipendente con l'aiuto di variabili indipendenti, ANOVA, d'altra parte, è uno strumento statistico applicato a gruppi non correlati per scoprire se hanno un mezzo comune.
Cos'è la regressione?
La regressione è un metodo statistico molto efficace per stabilire la relazione tra insiemi di variabili. Le variabili per le quali viene eseguita l'analisi di regressione sono la variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. È un metodo per comprendere l'effetto su una variabile dipendente di una o più variabili indipendenti.
- Supponiamo, ad esempio, che un'azienda di vernici utilizzi uno dei derivati del solvente grezzo e dei monomeri come materia prima, possiamo eseguire un'analisi di regressione tra il prezzo di quella materia prima e il prezzo dei prezzi del greggio Brent.
- In questo esempio, il prezzo della materia prima è la variabile dipendente e il prezzo dei prezzi del Brent è la variabile indipendente.
- Poiché il prezzo di solventi e monomeri aumenta e diminuisce di prezzo con l'aumento e la diminuzione dei prezzi del Brent, il prezzo della materia prima è la variabile dipendente.
- Allo stesso modo per qualsiasi decisione aziendale al fine di convalidare un'ipotesi che una particolare azione porterà all'aumento della redditività di una divisione può essere convalidata sulla base del risultato della regressione tra le variabili dipendenti e indipendenti.
Cos'è Anova?
ANOVA è la forma abbreviata di analisi della varianza. ANOVA è uno strumento statistico che viene generalmente utilizzato su variabili casuali. Coinvolge gruppi non direttamente collegati tra loro per scoprire se esistono mezzi comuni.
- Un semplice esempio per capire questo punto è eseguire ANOVA per la serie di voti di studenti di college diversi per cercare di scoprire se uno studente di una scuola è migliore dell'altro.
- Un altro esempio può essere se due team di ricerca separati stanno ricercando prodotti diversi non correlati tra loro. ANOVA aiuterà a trovare quale fornisce risultati migliori. Le tre tecniche popolari di ANOVA sono un effetto casuale, un effetto fisso e un effetto misto.
Regressione vs ANOVA Infografiche
Differenze chiave tra regressione e ANOVA
- La regressione viene applicata alle variabili che sono per lo più di natura fissa o indipendente e ANOVA viene applicato alle variabili casuali.
- La regressione viene utilizzata principalmente in due forme sono la regressione lineare e la regressione multipla, anche se in teoria sono presenti anche altre forme di regressione, questi tipi sono più ampiamente usati nella pratica, d'altra parte, ci sono tre tipi popolari di ANOVA sono casuali effetto, effetto fisso ed effetto misto.
- La regressione viene utilizzata principalmente per effettuare stime o previsioni per la variabile dipendente con l'aiuto di variabili indipendenti singole o multiple e ANOVA viene utilizzato per trovare una media comune tra variabili di diversi gruppi.
- Nel caso della regressione, il numero del termine di errore è uno ma nel caso di ANOVA, il numero del termine di errore è più di uno.
Tabella comparativa
| Base | Regressione | ANOVA | ||
| Definizione | La regressione è un metodo statistico molto efficace per stabilire la relazione tra insiemi di variabili. | ANOVA è la forma abbreviata di analisi della varianza. Viene applicato a gruppi non correlati per scoprire se hanno una media comune | ||
| Natura della variabile | La regressione viene applicata su variabili indipendenti o variabili fisse. | ANOVA viene applicato a variabili di natura casuale | ||
| Tipi | La regressione viene utilizzata principalmente in due forme: regressione lineare e regressione multipla, l'ultima è quando il numero di variabili indipendenti è maggiore di uno. | I tre tipi popolari di ANOVA sono un effetto casuale, un effetto fisso e un effetto misto. | ||
| Esempi | Una società di vernici utilizza solventi e monomeri come materia prima che è un derivato del greggio; possiamo eseguire un'analisi di regressione tra il prezzo di quella materia prima e il prezzo dei prezzi del greggio Brent. | Se due team di ricerca separati stanno ricercando prodotti diversi non correlati tra loro. ANOVA aiuterà a trovare quale fornisce risultati migliori. | ||
| Variabili utilizzate | La regressione viene applicata a due serie di variabili, una delle quali è la variabile dipendente e l'altra è la variabile indipendente. Il numero di variabili indipendenti nella regressione può essere uno o più di uno. | ANOVA si applica a variabili da differenti che non necessariamente correlate tra loro. | ||
| Uso del test | La regressione viene utilizzata principalmente dai professionisti o dagli esperti del settore per effettuare stime o previsioni per la variabile dipendente. | ANOVA viene utilizzato per trovare una media comune tra variabili di diversi gruppi. | ||
| Errori | Le previsioni fatte dall'analisi di regressione non sono sempre auspicabili a causa del termine di errore in una regressione, questo termine di errore è anche noto come residuo. In caso di regressione, il numero del termine di errore è uno. | Il numero di errori nel caso in cui ANOVA, a differenza della regressione, è più di uno. |
Conclusione
Sia le regressioni che l'ANOVA sono potenti strumenti statistici che vengono applicati a più variabili. La regressione viene utilizzata per effettuare previsioni della variabile dipendente con l'aiuto di variabili indipendenti che hanno alcune relazioni. È utile convalidare un'ipotesi sul fatto che l'ipotesi formulata sia corretta o meno.
La regressione viene utilizzata su variabili di natura fissa o indipendente e può essere eseguita con l'uso di una singola variabile indipendente o di più variabili indipendenti. ANOVA viene utilizzato per trovare un comune tra variabili di diversi gruppi che non sono correlati tra loro. Non viene utilizzato per fare una previsione o una stima, ma per comprendere le relazioni tra l'insieme di variabili.
