Perbedaan antara regresi dan ANOVA

Regresi vs ANOVA

Regresi dan ANOVA (Analisis Varians) adalah dua metode dalam teori statistik untuk menganalisis perilaku satu variabel dibandingkan dengan yang lain. Dalam regresi, seringkali variasi variabel dependen berdasarkan variabel independen sementara, di ANOVA, itu adalah variasi atribut dua sampel dari dua populasi.

Lebih lanjut tentang regresi

Regresi adalah metode statistik yang digunakan untuk menarik hubungan antara dua variabel. Sering ketika data dikumpulkan mungkin ada variabel yang bergantung pada orang lain. Hubungan yang tepat antara variabel -variabel tersebut hanya dapat ditetapkan dengan metode regresi. Menentukan hubungan ini membantu untuk memahami dan memprediksi perilaku satu variabel ke yang lain.

Aplikasi yang paling umum dari analisis regresi adalah memperkirakan nilai variabel dependen untuk nilai atau kisaran nilai variabel dependen yang diberikan. Misalnya, menggunakan regresi kami dapat menetapkan hubungan antara harga komoditas dan konsumsi berdasarkan data yang dikumpulkan dari sampel acak. Analisis regresi akan menghasilkan fungsi regresi dari kumpulan data, yang merupakan model matematika yang paling sesuai dengan data yang tersedia. Ini dapat dengan mudah diwakili oleh plot sebaran. Regresi grafis setara dengan menemukan kurva pemasangan terbaik untuk set data Give. Fungsi kurva adalah fungsi regresi. Menggunakan model matematika, penggunaan komoditas dapat diprediksi untuk harga tertentu.

Oleh karena itu, analisis regresi banyak digunakan dalam memprediksi dan meramalkan. Ini juga digunakan untuk membangun hubungan dalam data eksperimental, di bidang fisika, kimia, dan banyak ilmu alam dan disiplin teknik. Jika hubungan atau fungsi regresi adalah fungsi linier, maka prosesnya dikenal sebagai regresi linier. Dalam plot sebaran, itu dapat direpresentasikan sebagai garis lurus. Jika fungsinya bukan kombinasi linier dari parameter, maka regresi adalah non-linear.

Lebih lanjut tentang ANOVA (Analisis Varians)

ANOVA tidak melibatkan analisis hubungan antara dua atau lebih variabel secara eksplisit. Melainkan memeriksa apakah dua atau lebih sampel dari populasi yang berbeda memiliki rata -rata yang sama. Misalnya, pertimbangkan hasil tes ujian yang diadakan untuk nilai di sekolah. Meskipun tesnya berbeda, kinerja mungkin sama dari kelas ke kelas. Salah satu metode memverifikasi ini adalah dengan membandingkan cara setiap kelas. ANOVA atau analisis varian memungkinkan hipotesis ini diuji. Pada dasar-dasarnya, ANOVA dapat dianggap sebagai perpanjangan dari uji-t, di mana sarana dari dua sampel yang diambil dari dua populasi dibandingkan.

Gagasan mendasar ANOVA adalah untuk mempertimbangkan variasi dalam sampel dan variasi antara sampel. Variasi dalam sampel dapat dikaitkan dengan keacakan, sedangkan variasi di antara sampel dapat dikaitkan dengan keacakan dan faktor eksternal lainnya. Analisis varian didasarkan pada tiga model; Model efek tetap, model efek acak, dan model efek campuran.

Apa perbedaan antara regresi dan ANOVA?

• ANOVA adalah analisis variasi antara dua atau lebih sampel sementara regresi adalah analisis hubungan antara dua atau lebih variabel.

• Teori ANOVA diterapkan menggunakan tiga model dasar (model efek tetap, model efek acak, dan model efek campuran) saat regresi diterapkan menggunakan dua model (model regresi linier dan model regresi berganda).

• ANOVA dan Regresi keduanya dua versi model linear umum (GLM). ANOVA didasarkan pada variabel prediktor kategorikal, sedangkan regresi didasarkan pada variabel prediktor kuantitatif.

• Regresi adalah teknik yang lebih fleksibel, dan digunakan dalam peramalan dan memprediksi saat ANOVA digunakan untuk membandingkan kesetaraan dua atau lebih populasi.