Différence entre la régression et l'ANOVA

Régression vs ANOVA

La régression et l'ANOVA (analyse de la variance) sont deux méthodes dans la théorie statistique pour analyser le comportement d'une variable par rapport à un autre. En régression, c'est souvent la variation de la variable dépendante basée sur une variable indépendante tandis que, dans l'ANOVA, c'est la variation des attributs de deux échantillons de deux populations.

En savoir plus sur la régression

La régression est une méthode statistique utilisée pour établir la relation entre deux variables. Souvent, lorsque des données sont collectées, il peut y avoir des variables qui dépendent des autres. La relation exacte entre ces variables ne peut être établie que par les méthodes de régression. La détermination de cette relation aide à comprendre et à prédire le comportement d'une variable à l'autre.

L'application la plus courante de l'analyse de régression est d'estimer la valeur de la variable dépendante pour une valeur ou une plage de valeurs donnée des variables dépendantes. Par exemple, en utilisant la régression, nous pouvons établir la relation entre le prix des matières premières et la consommation en fonction des données collectées à partir d'un échantillon aléatoire. L'analyse de régression produira une fonction de régression de l'ensemble de données, qui est un modèle mathématique qui correspond le mieux aux données disponibles. Cela peut facilement être représenté par un tracé de dispersion. La régression graphique est équivalente à trouver la courbe la meilleure ajustement pour l'ensemble de données de don. La fonction de la courbe est la fonction de régression. En utilisant le modèle mathématique, l'utilisation d'une marchandise peut être prédite à un prix donné.

Par conséquent, l'analyse de régression est largement utilisée pour prédire et prévoir. Il est également utilisé pour établir des relations dans les données expérimentales, dans les domaines de la physique, de la chimie et de nombreuses sciences naturelles et disciplines d'ingénierie. Si la relation ou la fonction de régression est une fonction linéaire, alors le processus est connu comme une régression linéaire. Dans le tracé de dispersion, il peut être représenté comme une ligne droite. Si la fonction n'est pas une combinaison linéaire des paramètres, alors la régression est non linéaire.

En savoir plus sur l'ANOVA (analyse de la variance)

L'ANOVA n'implique pas l'analyse d'une relation entre deux ou plusieurs variables explicitement. Il vérifie plutôt si deux échantillons ou plus de populations différentes ont la même moyenne. Par exemple, considérez les résultats des tests d'un examen tenu pour une note à l'école. Même si les tests sont différents, les performances peuvent être identiques de la classe à la classe. Une méthode pour vérifier cela est en comparant les moyens de chaque classe. L'ANOVA ou l'analyse de la variance permet de tester cette hypothèse. Aux bases, l'ANOVA peut être considérée comme une extension du test t, où les moyens des deux échantillons prélevés de deux populations sont comparés.

L'idée fondamentale de l'ANOVA est de considérer la variation de l'échantillon et la variation entre les échantillons. La variation au sein de l'échantillon peut être attribuée à l'aléatoire, tandis que la variation entre les échantillons peut être attribuée à la fois au hasard et à d'autres facteurs externes. L'analyse de la variance est basée sur trois modèles; modèle à effets fixes, modèle à effets aléatoires et modèle à effets mixtes.

Quelle est la différence entre la régression et l'ANOVA?

• L'ANOVA est l'analyse de la variation entre deux échantillons ou plus tandis que la régression est l'analyse d'une relation entre deux ou plusieurs variables.

• La théorie de l'ANOVA est appliquée à l'aide de trois modèles de base (modèle à effets fixes, modèle à effets aléatoires et modèle à effets mixtes) tandis que la régression est appliquée à l'aide de deux modèles (modèle de régression linéaire et modèle de régression multiple).

• L'ANOVA et la régression sont deux versions du modèle linéaire général (GLM). L'ANOVA est basée sur des variables prédictives catégorielles, tandis que la régression est basée sur des variables prédictives quantitatives.

• La régression est la technique la plus flexible, et elle est utilisée dans la prévision et la prévision pendant que l'ANOVA est utilisée pour comparer l'égalité de deux ou plusieurs populations.