Différence entre l'anova et la régression

Régression ANOVA VS

Il est très difficile de distinguer les différences entre l'ANOVA et la régression. C'est parce que les deux termes ont plus de similitudes que les différences. On peut dire que l'ANOVA et la régression sont les deux côtés de la même pièce.

L'ANOVA (analyse de la variance) et les modèles statistiques de régression ne sont applicables que s'il existe une variable de résultat continu. Le modèle de régression est basé sur une ou plusieurs variables prédictives continues. Au contraire, le modèle ANOVA est basé sur une ou plusieurs variables prédictives catégorielles. L'ANOVA se concentre sur les variables aléatoires et la régression se concentre sur les variables fixes ou indépendantes ou continues. Dans ANOVA, il peut y avoir plusieurs termes d'erreur alors qu'il n'y a qu'un seul terme d'erreur en régression.

Lorsque l'ANOVA est livrée avec trois modèles, la régression a principalement deux modèles. Effet fixe, effet aléatoire et effet mixte sont les trois modèles disponibles avec ANOVA. La régression multiple et la régression linéaire sont les modèles de régression les plus utilisés. Le test initial d'identification des facteurs qui influencent un ensemble de données peuvent être effectués par le modèle ANOVA. Les résultats des tests du modèle ANOVA peuvent ensuite être utilisés dans le test F sur la pertinence de la formule de régression.

L'ANOVA est principalement utilisée pour déterminer si les données de divers groupes ont un moyen commun ou non. La régression est largement utilisée pour les prévisions et les prédictions. Il est également utilisé pour voir quelle variable indépendante est liée à la variable dépendante. La première forme de régression peut être trouvée dans le livre de Legendre 'Méthode des moindres carrés.C'est Francis Galton qui a inventé le terme «régression» au 19e siècle.

L'ANOVA a été utilisée pour la première fois de manière informelle par des chercheurs dans les années 1800. Sir Ronald Fisher dans l'un de ses articles a officiellement utilisé le terme ANOVA en 1918. ANOVA a obtenu une grande popularité après que Fischer a inclus ce terme dans son livre 'Statistical Methods for Research Workers.'

Résumé:

1.Un modèle de régression est basé sur une ou plusieurs variables prédictives continues.

2.Au contraire, le modèle ANOVA est basé sur une ou plusieurs variables prédictives catégorielles.
3.Dans ANOVA, il peut y avoir plusieurs termes d'erreur alors qu'il n'y a qu'un seul terme d'erreur en régression.
4.L'ANOVA est principalement utilisée pour déterminer si les données de divers groupes ont un moyen commun ou non.

5.La régression est largement utilisée pour les prévisions et les prédictions.

6.Il est également utilisé pour voir quelle variable indépendante est liée à la variable dépendante.
7.La première forme de régression peut être trouvée dans le livre de Legendre 'Méthode des moindres carrés.'

8.C'est Francis Galton qui a inventé le terme «régression» au 19e siècle.
9.L'ANOVA a été utilisée pour la première fois de manière informelle par des chercheurs dans les années 1800. Il a obtenu une grande popularité après que Fischer a inclus ce terme dans son livre 'Statistical Methods for Research Workers.'