seychellesartprojects.org

Sự khác biệt giữa hồi quy và ANOVA

Cả Hồi quy và ANOVA đều là các mô hình thống kê được sử dụng để dự đoán kết quả liên tục nhưng trong trường hợp hồi quy, kết quả liên tục được dự đoán trên cơ sở một hoặc nhiều biến dự báo liên tục trong khi trong trường hợp kết quả liên tục ANOVA là được dự đoán trên cơ sở một hoặc nhiều biến dự báo phân loại.

Hồi quy là một phương pháp thống kê để thiết lập mối quan hệ giữa các tập hợp các biến nhằm đưa ra các dự đoán về biến phụ thuộc với sự trợ giúp của các biến độc lập, mặt khác, ANOVA là một công cụ thống kê được áp dụng trên các nhóm không liên quan để tìm ra liệu họ có một trung bình chung.

Hồi quy là gì?

Hồi quy là một phương pháp thống kê rất hiệu quả để thiết lập mối quan hệ giữa các tập hợp các biến. Các biến mà phân tích hồi quy được thực hiện là biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Nó là một phương pháp để hiểu ảnh hưởng đến một biến phụ thuộc của một hoặc nhiều hơn một biến độc lập.

• Ví dụ, giả sử một công ty sơn sử dụng một trong các dẫn xuất của dung môi thô & monome làm nguyên liệu thô, chúng ta có thể chạy phân tích hồi quy giữa giá nguyên liệu thô đó và giá dầu thô Brent.
• Trong ví dụ này, giá nguyên liệu là biến phụ thuộc và giá Brent là biến độc lập.
• Khi giá của dung môi và monome tăng và giảm cùng với sự tăng và giảm của giá dầu Brent, giá của nguyên liệu thô là biến số phụ thuộc.
• Tương tự đối với bất kỳ quyết định kinh doanh nào để xác thực giả thuyết rằng một hành động cụ thể sẽ dẫn đến việc tăng lợi nhuận của một bộ phận có thể được xác nhận dựa trên kết quả của hồi quy giữa các biến phụ thuộc và độc lập.

Anova là gì?

ANOVA là dạng phân tích phương sai ngắn. ANOVA là một công cụ thống kê thường được sử dụng trên các biến ngẫu nhiên. Nó liên quan đến các nhóm không liên quan trực tiếp với nhau để tìm ra liệu có tồn tại bất kỳ phương tiện chung nào hay không.

• Một ví dụ đơn giản để hiểu điểm này là chạy ANOVA cho một loạt các điểm của sinh viên từ các trường cao đẳng khác nhau để cố gắng tìm xem liệu một sinh viên từ trường này có giỏi hơn trường kia hay không.
• Một ví dụ khác có thể là nếu hai nhóm nghiên cứu riêng biệt đang nghiên cứu các sản phẩm khác nhau không liên quan đến nhau. ANOVA sẽ giúp tìm ra cái nào mang lại kết quả tốt hơn. Ba kỹ thuật phổ biến của ANOVA là hiệu ứng ngẫu nhiên, hiệu ứng cố định và hiệu ứng hỗn hợp.

Hồi quy so với ANOVA Infographics

Sự khác biệt chính giữa hồi quy và ANOVA

• Hồi quy được áp dụng cho các biến phần lớn là cố định hoặc độc lập về bản chất và ANOVA được áp dụng cho các biến ngẫu nhiên.
• Hồi quy chủ yếu được sử dụng ở hai dạng là hồi quy tuyến tính và hồi quy bội, các dạng hồi quy khó khăn khác cũng có mặt trên lý thuyết, những dạng này được sử dụng rộng rãi nhất trong thực tế, mặt khác, có ba dạng ANOVA phổ biến, chúng là ngẫu nhiên. hiệu ứng, hiệu ứng cố định và hiệu ứng hỗn hợp.
• Hồi quy chủ yếu được sử dụng để ước tính hoặc dự đoán cho biến phụ thuộc với sự trợ giúp của một hoặc nhiều biến độc lập và ANOVA được sử dụng để tìm giá trị trung bình chung giữa các biến thuộc các nhóm khác nhau.
• Trong trường hợp hồi quy, số thuật ngữ lỗi là một nhưng trong trường hợp ANOVA, số thuật ngữ lỗi nhiều hơn một.

Bảng so sánh

Nền tảng		hồi quy		ANOVA
Định nghĩa		Hồi quy là một phương pháp thống kê rất hiệu quả để thiết lập mối quan hệ giữa các tập hợp các biến.		ANOVA là dạng phân tích phương sai ngắn. Nó được áp dụng cho các nhóm không liên quan để tìm xem liệu họ có điểm chung
Bản chất của biến		Hồi quy được áp dụng trên các biến độc lập hoặc biến cố định.		ANOVA được áp dụng cho các biến có bản chất ngẫu nhiên
Các loại		Hồi quy chủ yếu được sử dụng ở hai dạng đó là hồi quy tuyến tính và hồi quy bội, càng về sau là khi số lượng biến độc lập nhiều hơn một.		Ba loại ANOVA phổ biến là hiệu ứng ngẫu nhiên, hiệu ứng cố định và hiệu ứng hỗn hợp.
Các ví dụ		Một công ty sơn sử dụng dung môi & monome làm nguyên liệu thô là một dẫn xuất của dầu thô; chúng ta có thể chạy phân tích hồi quy giữa giá của nguyên liệu thô đó và giá dầu Brent.		Nếu hai nhóm nghiên cứu riêng biệt đang nghiên cứu các sản phẩm khác nhau không liên quan đến nhau. ANOVA sẽ giúp tìm ra cái nào mang lại kết quả tốt hơn.
Các biến được sử dụng		Hồi quy được áp dụng cho hai bộ biến, một trong số chúng là biến phụ thuộc và bộ còn lại là biến độc lập. Số lượng biến độc lập trong hồi quy có thể là một hoặc nhiều hơn một.		ANOVA được áp dụng cho các biến khác nhau mà không nhất thiết phải liên quan đến nhau.
Sử dụng bài kiểm tra		Hồi quy chủ yếu được sử dụng bởi các nhà thực hành hoặc các chuyên gia trong ngành để đưa ra các ước tính hoặc dự đoán cho biến phụ thuộc.		ANOVA được sử dụng để tìm giá trị trung bình chung giữa các biến của các nhóm khác nhau.
Lỗi		Các dự đoán được thực hiện bởi phân tích hồi quy không phải lúc nào cũng mong muốn đó là do thuật ngữ lỗi trong một hồi quy, thuật ngữ sai số này còn được gọi là phần dư. Trong trường hợp hồi quy, số hạng lỗi là một.		Số lỗi trong trường hợp ANOVA, không giống như hồi quy, là nhiều hơn một.

Phần kết luận

Cả hai phương pháp hồi quy và ANOVA đều là những công cụ thống kê mạnh mẽ được áp dụng cho nhiều biến. Hồi quy được sử dụng để đưa ra dự đoán về biến phụ thuộc với sự trợ giúp của các biến độc lập có một số quan hệ. Sẽ rất hữu ích khi xác nhận một giả thuyết về việc liệu giả thuyết được đưa ra có đúng hay không.

Hồi quy được sử dụng trên các biến có bản chất cố định hoặc độc lập và có thể được thực hiện với việc sử dụng một biến độc lập duy nhất hoặc nhiều biến độc lập. ANOVA được sử dụng để tìm điểm chung giữa các biến của các nhóm khác nhau không liên quan đến nhau. Nó không được sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc ước lượng mà để hiểu mối quan hệ giữa tập hợp các biến.