Regresion vs ANOVA
Regresioni dhe ANOVA (Analiza e Variancës) janë dy metoda në teorinë statistikore për të analizuar sjelljen e një ndryshoreje në krahasim me një tjetër. Në regresion, shpesh është variacioni i ndryshores së varur bazuar në variablin e pavarur, ndërsa, në ANOVA, është variacioni i atributeve të dy mostrave nga dy popullata.
Më shumë rreth regresionit
Regresioni është një metodë statistikore e përdorur për të nxjerrë lidhjen midis dy variablave. Shpesh kur mblidhen të dhënat mund të ketë variabla që varen nga të tjerët. Marrëdhënia e saktë midis këtyre variablave mund të vendoset vetëm me metoda regresioni. Përcaktimi i kësaj marrëdhënieje ndihmon për të kuptuar dhe parashikuar sjelljen e një ndryshoreje me tjetrën.
Zbatimi më i zakonshëm i analizës së regresionit është të vlerësojë vlerën e ndryshores së varur për një vlerë të caktuar ose varg vlerash të variablave të varur. Për shembull, duke përdorur regresionin mund të vendosim lidhjen midis çmimit të mallit dhe konsumit bazuar në të dhënat e mbledhura nga një kampion i rastësishëm. Analiza e regresionit do të prodhojë një funksion regresioni të grupit të të dhënave, i cili është një model matematik që përshtatet më së miri me të dhënat e disponueshme. Kjo mund të përfaqësohet lehtësisht nga një komplot shpërndarës. Regresioni grafik është i barabartë me gjetjen e kurbës më të përshtatshme për grupin e të dhënave të dhëna. Funksioni i kurbës është funksioni i regresionit. Duke përdorur modelin matematikor, përdorimi i një malli mund të parashikohet për një çmim të caktuar.
Prandaj, analiza e regresionit përdoret gjerësisht në parashikimin dhe parashikimin. Përdoret gjithashtu për të vendosur marrëdhënie në të dhënat eksperimentale, në fushat e fizikës, kimisë dhe shumë shkencave natyrore dhe disiplinave inxhinierike. Nëse lidhja ose funksioni i regresionit është një funksion linear, atëherë procesi njihet si regresion linear. Në komplotin e shpërndarjes, ajo mund të përfaqësohet si një vijë e drejtë. Nëse funksioni nuk është një kombinim linear i parametrave, atëherë regresioni është jolinear.
Më shumë rreth ANOVA (Analiza e Variancës)
ANOVA nuk përfshin analizën e një lidhjeje ndërmjet dy ose më shumë variablave në mënyrë eksplicite. Përkundrazi, kontrollon nëse dy ose më shumë mostra nga popullata të ndryshme kanë të njëjtën mesatare. Për shembull, merrni parasysh rezultatet e testit të një provimi të mbajtur për një klasë në shkollë. Edhe pse testet janë të ndryshme, performanca mund të jetë e njëjtë nga klasa në klasë. Një metodë për ta verifikuar këtë është duke krahasuar mjetet e çdo klase. ANOVA ose ANAlysis Of Variance lejon që kjo hipotezë të testohet. Në bazë, ANOVA mund të konsiderohet si një zgjatim i testit t, ku krahasohen mesataret e dy mostrave të marra nga dy popullata.
Ideja themelore e ANOVA është të marrë në konsideratë ndryshimin brenda kampionit dhe variacionin midis mostrave. Variacioni brenda kampionit mund t'i atribuohet rastësisë, ndërsa ndryshimi midis mostrave mund t'i atribuohet rastësisë dhe faktorëve të tjerë të jashtëm. Analiza e variancës bazohet në tre modele; modeli i efekteve fikse, modeli i efekteve të rastësishme dhe modeli i efekteve të përziera.
Cili është ndryshimi midis regresionit dhe ANOVA?
• ANOVA është analiza e variacionit midis dy ose më shumë mostrave ndërsa regresioni është analiza e një lidhjeje midis dy ose më shumë variablave.
• Teoria ANOVA zbatohet duke përdorur tre modele bazë (modeli i efekteve fikse, modeli i efekteve të rastësishme dhe modeli i efekteve të përziera) ndërsa regresioni zbatohet duke përdorur dy modele (modeli i regresionit linear dhe modeli i regresionit të shumëfishtë).
• ANOVA dhe Regresioni janë të dy dy versione të Modelit Linear të Përgjithshëm (GLM). ANOVA bazohet në variablat parashikues kategorikë, ndërsa regresioni bazohet në variablat parashikues sasiorë.
• Regresioni është teknika më fleksibël dhe përdoret në parashikimin dhe parashikimin ndërsa ANOVA përdoret për të krahasuar barazinë e dy ose më shumë popullsive.
