Regresyon ve ANOVA Arasındaki Fark

Regresyon ve ANOVA Karşılaştırması

Regresyon ve ANOVA (Varyans Analizi) istatistiksel teoride bir değişkenin davranışını diğerine göre analiz etmek için iki yöntemdir. Regresyonda, genellikle bağımsız değişkene bağlı olarak bağımlı değişkenin değişimi iken ANOVA'da iki numunenin özelliklerinin iki popülasyondan farklılaşmasıdır..

Regresyon hakkında daha fazla bilgi

Regresyon, iki değişken arasındaki ilişkiyi çizmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Genellikle veri toplandığında başkalarına bağımlı değişkenler olabilir. Bu değişkenler arasındaki kesin ilişki sadece regresyon yöntemleri ile belirlenebilir. Bu ilişkinin belirlenmesi, bir değişkenin diğerine davranışını anlamaya ve tahmin etmeye yardımcı olur.

Regresyon analizinin en yaygın uygulaması, bağımlı değişkenlerin belirli bir değeri veya değer aralığı için bağımlı değişkenin değerini tahmin etmektir. Örneğin, regresyon kullanarak, rastgele bir örnekten toplanan verilere dayanarak emtia fiyatı ile tüketim arasındaki ilişkiyi kurabiliriz. Regresyon analizi, mevcut verilere en uygun matematiksel model olan veri kümesinin bir regresyon fonksiyonunu üretecektir. Bu kolayca bir dağılım grafiği ile gösterilebilir. Grafiksel regresyon, verme veri seti için en uygun eğriyi bulmaya eşdeğerdir. Eğrinin işlevi regresyon işlevidir. Matematiksel model kullanılarak, bir meta kullanımı belirli bir fiyat için tahmin edilebilir.

Bu nedenle, regresyon analizi tahmin ve öngörmede yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca deneysel verilerde, fizik, kimya ve birçok doğa bilimleri ve mühendislik disiplinleri alanlarında ilişkiler kurmak için kullanılır. İlişki veya regresyon fonksiyonu doğrusal bir fonksiyonsa, süreç doğrusal regresyon olarak bilinir. Dağılım grafiğinde, düz bir çizgi olarak temsil edilebilir. İşlev parametrelerin doğrusal bir kombinasyonu değilse, regresyon doğrusal değildir.

ANOVA (Varyans Analizi) hakkında daha fazla bilgi

ANOVA, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin açık bir şekilde analizini içermez. Aksine, farklı popülasyonlardan iki veya daha fazla örneğin aynı ortalamaya sahip olup olmadığını kontrol eder. Örneğin, okulda bir not için yapılan sınavın test sonuçlarını ele alalım. Testler farklı olsa da, performans sınıftan sınıfa benzer olabilir. Bunu doğrulamanın bir yolu, her sınıfın araçlarını karşılaştırmaktır. ANOVA veya Varyans Analizi, bu hipotezin test edilmesini sağlar. Temelde, ANOVA, iki popülasyondan alınan iki örneğin ortalamalarının karşılaştırıldığı t-testinin bir uzantısı olarak düşünülebilir..

ANOVA'nın temel fikri, numune içindeki ve örnekler arasındaki değişimi dikkate almaktır. Numune içindeki varyasyon rasgeleliğe atfedilebilirken, numuneler arasındaki varyasyon rasgele ve diğer dış faktörlere atfedilebilir. Varyans analizi üç modele dayanmaktadır; sabit efektler modeli, rastgele efektler modeli ve karışık efektler modeli.

Regresyon ve ANOVA arasındaki fark nedir?

• ANOVA iki veya daha fazla örnek arasındaki varyasyon analizi iken regresyon iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin analizi.

• ANOVA teorisi üç temel model (sabit etki modeli, rastgele etki modeli ve karma etki modeli) kullanılarak, regresyon iki model (doğrusal regresyon modeli ve çoklu regresyon modeli) kullanılarak uygulanır..

• ANOVA ve Regresyon, Genel Doğrusal Modelin (GLM) iki versiyonudur. ANOVA kategorik öngörücü değişkenlere, regresyon nicel öngörücü değişkenlere dayanmaktadır.

• Regresyon daha esnek bir tekniktir ve iki veya daha fazla popülasyonun eşitliğini karşılaştırmak için ANOVA kullanılırken tahmin ve tahminlerde kullanılır..