ANOVA vs Regression
Es ist sehr schwierig, die Unterschiede zwischen ANOVA und Regression zu unterscheiden. Dies liegt daran, dass beide Begriffe mehr Ähnlichkeiten als Unterschiede aufweisen. Man kann sagen, dass ANOVA und Regression die beiden Seiten einer Medaille sind.
Sowohl ANOVA (Analysis of Varance) als auch statistische Modelle für die Regression sind nur anwendbar, wenn eine kontinuierliche Ergebnisvariable vorliegt. Das Regressionsmodell basiert auf einer oder mehreren kontinuierlichen Prädiktorvariablen. Im Gegenteil basiert das ANOVA-Modell auf einer oder mehreren kategorialen Prädiktorvariablen. Die ANOVA konzentriert sich auf Zufallsvariablen und die Regression auf feste oder unabhängige oder kontinuierliche Variablen. In der ANOVA kann es mehrere Fehlerterme geben, während bei der Regression nur ein einziger Fehlerterm vorliegt.
Wenn ANOVA mit drei Modellen geliefert wird, hat die Regression hauptsächlich zwei Modelle. Feste Effekte, Zufallseffekte und gemischte Effekte sind die drei mit ANOVA verfügbaren Modelle. Multiple Regression und lineare Regression sind die am häufigsten verwendeten Regressionsmodelle. Der erste Test zur Ermittlung von Faktoren, die einen Datensatz beeinflussen, kann vom ANOVA-Modell durchgeführt werden. Die Testergebnisse aus dem ANOVA-Modell können dann im F-Test zur Relevanz der Regressionsformel verwendet werden.
ANOVA wird hauptsächlich verwendet, um zu bestimmen, ob Daten aus verschiedenen Gruppen gemeinsame Mittel haben oder nicht. Regression wird häufig für Vorhersagen und Vorhersagen verwendet. Es wird auch verwendet, um zu sehen, welche unabhängige Variable mit der abhängigen Variablen zusammenhängt. Die erste Form der Regression ist in Legendres Buch "Methode der kleinsten Quadrate" zu finden. Es war Francis Galton, der im 19. Jahrhundert den Begriff "Regression" prägte.
ANOVA wurde erstmals im 19. Jahrhundert von Forschern informell eingesetzt. Sir Ronald Fisher verwendete 1918 in einem seiner Artikel offiziell den Begriff ANOVA. ANOVA erlangte große Popularität, nachdem Fischer diesen Begriff in sein Buch "Statistical Methods for Research Workers" aufgenommen hatte.
Zusammenfassung:
1. Ein Regressionsmodell basiert auf einer oder mehreren kontinuierlichen Prädiktorvariablen.
2. Im Gegenteil basiert das ANOVA-Modell auf einer oder mehreren kategorialen Prädiktorvariablen.
3.In ANOVA kann es mehrere Fehlerterme geben, während bei der Regression nur ein einziger Fehlerterm vorhanden ist.
4.ANOVA wird hauptsächlich verwendet, um zu bestimmen, ob Daten aus verschiedenen Gruppen gemeinsame Mittel haben oder nicht.
5.Regression wird häufig für Vorhersagen und Vorhersagen verwendet.
6.Es wird auch verwendet, um zu sehen, welche unabhängige Variable mit der abhängigen Variablen zusammenhängt.
7. Die erste Form der Regression ist in Legendres Buch "Methode der kleinsten Quadrate" zu finden.
8. Francis Galton prägte im 19. Jahrhundert den Begriff der Regression.
9. ANOVA wurde erstmals im 19. Jahrhundert von Forschern informell eingesetzt. Es wurde sehr populär, nachdem Fischer diesen Begriff in sein Buch "Statistical Methods for Research Workers" aufgenommen hatte.