ANOVA와 회귀 분석의 차이

ANOVA와 회귀 비교보다 많은 유사점을 가지고 있기 때문입니다. ANOVA와 회귀 분석의 차이를 구별하는 것은 매우 어렵습니다. 두 용어 모두 차이점보다 더 많은 유사점이 있기 때문입니다. ANOVA와 회귀가 같은 동전의 양면이라고 말할 수 있습니다.

ANOVA (분산 분석)와 회귀 통계 모델은 연속 결과 변수가있는 경우에만 적용 할 수 있습니다. 회귀 모델은 하나 이상의 연속 예측 변수를 기반으로합니다. 반대로 ANOVA 모델은 하나 이상의 범주 형 예측 변수를 기반으로합니다. ANOVA는 확률 변수에 중점을두고 회귀 분석은 고정 또는 독립 변수 또는 연속 변수에 초점을 맞 춥니 다. ANOVA에서 회귀 분석에는 단 하나의 오차항 만있는 반면 몇 가지 오차항이있을 수 있습니다.

ANOVA에 3 가지 모델이 제공되는 경우 회귀 분석은 주로 두 가지 모델을 사용합니다. 고정 효과, 무작위 효과 및 혼합 효과는 ANOVA에서 사용할 수있는 세 가지 모델입니다. 회귀의 더 많이 사용되는 모델은 다중 회귀 및 선형 회귀입니다. 데이터 세트에 영향을 미치는 요인을 식별하기위한 초기 테스트는 ANOVA 모델로 수행 할 수 있습니다. ANOVA 모델의 테스트 결과는 F- 테스트에서 회귀 공식의 관련성에 사용될 수 있습니다.

ANOVA는 주로 여러 그룹의 데이터에 공통의 수단이 있는지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. 회귀 분석은 예측 및 예측에 널리 사용됩니다. 또한 독립 변수가 종속 변수와 관련되는지 확인하는데도 사용됩니다. 회귀의 첫 번째 형태는 Legendre의 저서 'Method of Least Squares'에서 찾을 수 있습니다. 19 세기에 '회귀'라는 용어를 만든 사람은 프란시스 갈톤 (Francis Galton)이었다.

ANOVA는 1800 년대 연구원에 의해 처음 비공식적으로 사용되었습니다. 로널드 피셔 경 (Sir Ronald Fisher)이 1918 년 공식적으로 ANOVA라는 용어를 사용했습니다. ANOVA는 피셔 (Fischer)가 자신의 저서 '통계 근로자 연구 방법'에이 용어를 포함시킨 이후에 널리 사용되었습니다. '

요약:

1. 회귀 모델은 하나 이상의 연속 예측 변수를 기반으로합니다. 2. 반대로 ANOVA 모델은 하나 이상의 범주 형 예측 변수를 기반으로합니다. 3. ANOVA에서 회귀 분석에는 단 하나의 오차항 만있는 반면 몇 가지 오차항이있을 수 있습니다. 4. ANOVA는 주로 다양한 그룹의 데이터에 공통적 인 수단이 있는지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. 5. 회귀 분석은 예측 및 예측에 널리 사용됩니다. 6. 또한 독립 변수가 종속 변수와 관련되는지 확인하는데도 사용됩니다.

7. 회귀의 첫 번째 형태는 Legendre의 저서 'Method of Least Squares'에서 찾을 수 있습니다. '

8. 19 세기에 '회귀'라는 용어를 만든 사람은 프란시스 갈톤 (Francis Galton)이었다. 9. ANOVA는 1800 년대 연구원에 의해 처음 비공식적으로 사용되었습니다.피셔 (Fischer)가 자신의 저서 인 '연구 근로자를위한 통계 방법 (Statistical Methods for Research Workers)'에이 용어를 포함시킨 이후로 폭 넓은 인기를 얻었습니다. '