Bu çalışma, Anova ve regresyon arasındaki farklar hakkında iyi betimleyici bir bakış açısı ortaya koymayı amaçlamaktadır. Terimlerin temel anlamı hakkında ayrıntılı spekülasyonlar sunmaya odaklanır. Bunu takiben, çalışma, karşılaştırma parametreleriyle ilgili olarak Anova ve regresyon arasındaki farkları işaretlemek için bir tablo sunmuştur.
Anova ve Regresyon
Anova, rastgele olan değişkenlere uygulanır, ancak doğası gereği bağımsız veya sabit olan değişkene regresyon uygulanır. Anova, çoklu gruplara dayalı ortak ortalamayı ölçmek için büyük ölçüde kullanılırken, Regresyon, bağımlı değişkenle ilişkili tahminleri veya tahminleri işaretlemek için büyük ölçüde kullanılır.
Anova veya varyans analizi, birbiriyle ilişkisi olmayan kümelere uygulanabilir. Gruplarla ilişkili ortak ortalamayı bulmak için büyük ölçüde kullanılır. Uygulaması rastgele değişkenler için yayınlanır. Anova, sabit efekt, karışık efekt ve rastgele efekt olarak gruplandırılmıştır. Birden fazla hata sayısına sahiptir. Değişken kümeleri arasındaki ilişkiyi bulmak için regresyon uygulanır. Bağımsız veya sabit değişkenlere uygulanır ve bununla artık olarak bilinen yalnızca bir hata terimi ilişkilendirilir. Doğrusal regresyon ve çoklu regresyon olarak dallara ayrılabilir.
Anova ve Regresyon Arasındaki Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma Parametreleri | Anova | regresyon |
| Tanım | Varyans analizi olarak da bilinen Anova, ortak ortalamalarının sonucunu bulmak için birbirine bağlı olmayan gruplara uygulanır. | Regresyon, değişken grupları arasında bir bağ oluşturmak için etkili bir istatistiksel prosedür olarak tanımlanabilir. |
| Değişken doğası ve kullanılan değişkenler | Anova, rastgele değişkenlere uygulanır. Çeşitli ve özellikle bağlantılı veya birbiriyle ilişkili olmayan değişkenlerde kullanılır. | Sabit veya bağımsız değişkenlere regresyon uygulanır. Bağımsız değişkenlerin yanı sıra bağımsız bir dizi olarak kullanılır. |
| Testin faydası | Çeşitli gruplarla ilişkili ortak ortalamayı bulmak için büyük ölçüde Anova veya Varyans Analizi kullanılır. | Uygulayıcılar, büyük ölçüde bağımlı değişkene dayalı tahminleri veya tahminleri işaretlemek için regresyon kullanmaya odaklanır. |
| Hatalar | Anova hatalarla ilişkilidir. Regresyon durumundan farklı olarak, birden fazla sayıda hata ile birlikte gelir. | Regresyonla ilişkili hata teriminin varlığı, tahminlerin sapmasına neden olur ve artık olarak bilinir. Sadece bir hata terimi regresyonla ilişkilendirilir. |
| Türler | Anova üç kategoriye ayrılabilir ve bunlar sabit etki, rastgele etki ve karışık etkidir. | Regresyon popüler olarak iki biçimde sınıflandırılır ve bunlar aşağıdaki gibidir: çoklu regresyon ve doğrusal regresyon. |
Anova nedir?
Anova, varyans analizinin kısaltmasıdır ve genellikle rastgele olan çeşitli değişkenlere uygulanan bir istatistiksel araç biçimidir. Ortak bir ortalamanın varlığını haritalamak için birbiriyle bağlantılı olmayan bir grup grupla ilişkilidir. bir dizi veri içinde yer alan fark edilen bir değişkenliği, rastgele ve sistematik faktörler olmak üzere aşağıdaki bölümlere ayırır. Rastgele faktörlerin aksine, sistematik faktörler, istatistiklerin veri kümesine etkisini sunar.
Bir regresyon çalışmasında, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkenler üzerindeki etkisi veya etkisi Anova yardımıyla belirlenir veya bulunur. Fisher varyans analizi olarak da bilinir. Anova, t- ve z- testlerinin devamıdır. Ek incelemeler için geçerli olduğu gözlemlenen varyans verilerini ayırmak için kullanılır. Gruplar arasında bir varyans kurulması yoksa, Anova'nın F oranı 1'e yakın veya eşit olmalıdır. ANOVA'nın tek yönlü yöntemi, bağımsız değişkenler ve bağımlı değişkenler arasındaki mevcut ilişki hakkında bilgi edinmek için üç veya üçten fazla veri seti için uygulanır.
Regresyon nedir?
Regresyon, değişken grupları arasında bir bağlantı kurmak için etkili bir istatistiksel prosedür olarak bilinir. Regresyon analizi genellikle, doğası gereği bağımsız olan bir veya birden fazla değişkenle birlikte bağımlı olan değişkenler için kullanılır. Bağımsız olan bir veya daha fazla değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini kavramaya yönelik etkili bir yöntemdir. Yatırım ve finansta ve bir dizi farklı değişken veya bağımsız değişken ve bir bağımlı değişken arasındaki bağlantının veya ilişkinin karakterini ve gücünü tahmin etmeye yönelik bir hizalama olan diğer alanlarda yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir prosedürdür.
Değişkenler arasındaki ilişki veya bağlantı regresyon yardımıyla anlaşılabilir. Regresyon, çoklu lineer regresyon ve basit lineer regresyon olmak üzere iki form şeklini alabilir. Regresyon, artık olarak da adlandırılabilecek yalnızca bir hata terimine sahiptir. Bu hata terimi, regresyonla ilişkili sonuçlardaki sapmadan sorumludur. Bağımlı değişkenlere dayalı olarak, regresyon, uygulayıcıların tahminler veya tahminler yapmasına yardımcı olur. Büyük ölçüde sabit değişkenlerde veya bağımsız değişkenlerde kullanılır ve birden fazla değişken kümesi arasında bağ veya ilişkiler kurmaya çalışır.
Anova ve Regresyon Arasındaki Temel Farklılıklar
Çözüm
Böylece Anova ve regresyonun etkili istatistiksel araçlar olmasına rağmen birçok parametrede birbirinden farklı olduğu söylenebilir. Anova, farklı kümelerden kaynaklanan ve birbiriyle ilgisiz değişkenler arasında ortak olanı bulmak için uygulanır. Birbiriyle bağlantılı bağımsız değişkenlerin rolü ile bağımlı değişkenle ilişkili tahminleri çıkarmak için regresyon uygulanır. Herhangi bir hipotezin doğruluğunu veya yanlışlığını kanıtlamada etkilidir. Anova, tahminleri işaretlemek için değil, değişken grupları arasındaki bağları anlamak için kullanılır. Ancak, sabit veya bağımsız nitelikteki değişkenlere regresyon uygulanır ve tekli veya çoklu bağımsız değişkenler yardımıyla uygulanabilir.
