Différence entre régression et analyse de variance

Régression vs ANOVA

La régression et l'ANOVA (analyse de variance) sont deux méthodes de la théorie statistique permettant d'analyser le comportement d'une variable par rapport à une autre. En régression, il s’agit souvent de la variation de la variable dépendante basée sur la variable indépendante alors que, en ANOVA, il s’agit de la variation des attributs de deux échantillons de deux populations..

En savoir plus sur la régression

La régression est une méthode statistique utilisée pour établir la relation entre deux variables. Souvent, lorsque les données sont collectées, il peut exister des variables dépendantes d’autres. La relation exacte entre ces variables ne peut être établie que par des méthodes de régression. Déterminer cette relation aide à comprendre et à prédire le comportement d’une variable à l’autre.

L’application la plus courante de l’analyse de régression consiste à estimer la valeur de la variable dépendante pour une valeur donnée ou une plage de valeurs des variables dépendantes. Par exemple, en utilisant la régression, nous pouvons établir la relation entre le prix des produits de base et la consommation sur la base des données collectées à partir d’un échantillon aléatoire. L'analyse de régression produira une fonction de régression de l'ensemble de données, qui est un modèle mathématique qui correspond le mieux aux données disponibles. Cela peut facilement être représenté par un nuage de points. La régression graphique équivaut à trouver la meilleure courbe d'ajustement pour l'ensemble de données donné. La fonction de la courbe est la fonction de régression. À l'aide du modèle mathématique, l'utilisation d'un produit peut être prédite pour un prix donné.

Par conséquent, l'analyse de régression est largement utilisée pour la prévision et la prévision. Il est également utilisé pour établir des relations dans des données expérimentales, dans les domaines de la physique, de la chimie et de nombreuses disciplines des sciences naturelles et du génie. Si la relation ou la fonction de régression est une fonction linéaire, le processus s'appelle une régression linéaire. Dans le diagramme de dispersion, il peut être représenté par une ligne droite. Si la fonction n'est pas une combinaison linéaire des paramètres, la régression est non linéaire..

En savoir plus sur l'ANOVA (analyse de variance)

L’ANOVA n’implique pas l’analyse explicite d’une relation entre deux variables ou plus. Il vérifie plutôt si deux échantillons ou plus provenant de populations différentes ont la même moyenne. Par exemple, considérons les résultats du test d'un examen organisé pour une note à l'école. Même si les tests sont différents, les performances peuvent être identiques d'une classe à l'autre. Une méthode pour vérifier cela consiste à comparer les moyennes de chaque classe. ANOVA ou ANalysis Of Variance permet de tester cette hypothèse. L'ANOVA peut être considérée à la base comme une extension du test t, où les moyennes des deux échantillons prélevés sur deux populations sont comparées..

L'idée fondamentale de l'ANOVA est de prendre en compte la variation au sein de l'échantillon et la variation entre les échantillons. La variation au sein de l'échantillon peut être attribuée au caractère aléatoire, tandis que la variation entre les échantillons peut être attribuée à la fois au caractère aléatoire et à d'autres facteurs externes. L'analyse de la variance est basée sur trois modèles; modèle à effets fixes, modèle à effets aléatoires et modèle à effets mixtes.

Quelle est la différence entre la régression et l’ANOVA?

• ANOVA est l'analyse de la variation entre deux échantillons ou plus, tandis que la régression est l'analyse d'une relation entre deux variables ou plus..

• La théorie de l'ANOVA est appliquée à l'aide de trois modèles de base (modèle à effets fixes, modèle à effets aléatoires et modèle à effets mixtes), tandis que la régression est appliquée à l'aide de deux modèles (modèle de régression linéaire et modèle de régression multiple)..

• ANOVA et Régression sont les deux versions du modèle linéaire général (GLM). L'ANOVA est basée sur des variables prédictives catégorielles, tandis que la régression est basée sur des variables prédictives quantitatives.

• La régression est la technique la plus souple. Elle est utilisée pour la prévision et la prévision, tandis que l'ANOVA est utilisée pour comparer l'égalité de deux populations ou plus..