ANOVA und Regression

Es ist schwierig, zwischen ANOVA und Regression zu unterscheiden. Dies liegt daran, dass beide Begriffe mehr gemeinsam haben als Unterschiede. Wir können sagen, dass ANOVA und Regression zwei Seiten derselben Medaille sind.

Statistische Modelle von ANOVA (Analysis of Change) und Regression werden nur verwendet, wenn eine kontinuierliche Variable vorhanden ist. Das Regressionsmodell basiert auf einer oder mehreren kontinuierlichen Vorhersagevariablen. Im Gegensatz dazu basiert das ANOVA-Modell auf einer oder mehreren kategorialen Vorhersagevariablen. ANOVA konzentrierte sich auf Zufallsvariablen und Regression auf feste oder unabhängige oder kontinuierliche Variablen. Es kann mehrere Fehlerterme in der ANOVA geben, aber es gibt nur einen Fehlerterm in der Regression.

Wenn ANOVA mit drei Modellen geliefert wird, gibt es grundsätzlich zwei Modelle in der Regression. Drei Modelle in Kombination mit dem festen Effekt, dem zufälligen Effekt und der ANOVA mit gemischtem Effekt. Multiple Regression und lineare Regression sind die am häufigsten verwendeten Regressionsmodelle. Das ANOVA-Modell kann erste Tests durchführen, um Faktoren zu identifizieren, die den Datensatz beeinflussen. Die Testergebnisse im ANOVA-Modell können dann im F-Test zur Relevanz der Regressionsformel verwendet werden.

Die ANOVA wird hauptsächlich verwendet, um festzustellen, ob die Daten aus verschiedenen Gruppen ein gemeinsames Werkzeug haben. Regression wird häufig zur Vorhersage und Vorhersage verwendet. Es wird auch verwendet, um festzustellen, welche unabhängige Variable von der abhängigen Variablen abhängt. Die erste Form der Regression findet sich in Legendres Buch Die Methode der kleinsten Quadrate. Es war Francis Galton, der im 19. Jahrhundert den Begriff "Regression" verwendete.

Die ANOVA wurde erstmals im 19. Jahrhundert von Forschern informell eingesetzt. Ronald Fisher verwendete den Begriff ANOVA 1918 offiziell in einem seiner Artikel. ANOVA wurde populär, nachdem Fischer diesen Begriff in sein Buch Statistical Methods for Researchers aufgenommen hatte.

Zusammenfassung:

1. Ein Regressionsmodell basiert auf einer oder mehreren kontinuierlichen Vorhersagevariablen.

2. Im Gegensatz dazu basiert das ANOVA-Modell auf einer oder mehreren kategorialen Prädiktorvariablen. 3. Die ANOVA enthält möglicherweise mehrere Fehlerterme, die Regression enthält jedoch nur einen Fehlerterm. 4.ANOVA wird hauptsächlich verwendet, um festzustellen, ob Daten aus verschiedenen Gruppen gemeinsame Tools haben.

5. Regression wird häufig zur Vorhersage und Vorhersage verwendet.

6. Es wird auch verwendet, um festzustellen, welche unabhängige Variable von der abhängigen Variablen abhängt. 7. Die erste Form der Depression findet sich in Legendres Buch "Die Methode der kleinsten Quadrate".

8. Es war Francis Galton, der im 19. Jahrhundert den Begriff "Regression" begründete. 9. ANOVA wurde erstmals im 19. Jahrhundert von Forschern informell eingesetzt. Als Fisher diesen Begriff in sein Buch "Statistische Methoden für Forscher" aufnahm, wurde er populär.

Referenzen