差异化方差分析与回归分析

ANOVA与回归

很难区分ANOVA和回归之间的差异。这是因为两个术语的相似性都比差异更大。可以说ANOVA和回归是同一枚硬币的两面。

ANOVA(方差分析)和回归统计模型仅适用于存在连续结果变量的情况。回归模型基于一个或多个连续预测变量。相反,ANOVA模型基于一个或多个分类预测变量。 ANOVA侧重于随机变量,回归侧重于固定或独立或连续变量。在ANOVA中,可能存在多个误差项,而回归中只有一个误差项。

当ANOVA附带三个模型时,回归主要有两个模型。固定效应,随机效应和混合效应是ANOVA提供的三种模型。多元回归和线性回归是更常用的回归模型。用于识别影响数据集的因素的初始测试可以通过ANOVA模型完成。然后,ANOVA模型的测试结果可用于F检验中回归公式的相关性。

ANOVA主要用于确定来自不同组的数据是否具有共同的手段。回归广泛用于预测和预测。它还用于查看哪个自变量与因变量相关。第一种形式的回归可以在勒让德的书“最小二乘法”中找到。弗朗西斯高尔顿在19世纪创造了“回归”一词。

ANOVA最初是由研究人员在19世纪非正式使用的。罗纳德·费希尔爵士在他的一篇文章中正式使用了1918年的方差分析。在费舍尔将这一术语纳入他的“研究工作者的统计方法”一书后,ANOVA得到了广泛的普及。

摘要:

1.回归模型基于一个或多个连续预测变量。

相反,ANOVA模型基于一个或多个分类预测变量。 3.在ANOVA中,可能存在多个误差项,而回归中只有一个误差项。 4.ANOVA主要用于确定来自不同群体的数据是否具有共同的手段。

5.回归被广泛用于预测和预测。

它还用于查看哪个自变量与因变量有关。 7.第一种形式的回归可以在勒让德的“最小二乘法”一书中找到。

弗朗西斯·高尔顿(Francis Galton)在19世纪创造了“回归”一词。 9.ANOVA最初由研究人员在19世纪非正式地使用。在费舍尔将这一术语纳入其“研究工作者的统计方法”一书后,它得到了广泛的欢迎。