Différence entre ANOVA et régression

ANOVA vs Régression

Il est très difficile de distinguer les différences entre ANOVA et régression. En effet, les deux termes ont plus de similitudes que de différences. On peut dire que l'ANOVA et la régression sont les deux faces d'une même pièce..

Les modèles statistiques d'analyse de variance (ANOVA) et de régression ne s'appliquent que s'il existe une variable de résultat continue. Le modèle de régression est basé sur une ou plusieurs variables prédictives continues. Au contraire, le modèle ANOVA est basé sur une ou plusieurs variables prédictives catégoriques. L'ANOVA se concentre sur les variables aléatoires et la régression sur les variables fixes, indépendantes ou continues. Dans ANOVA, il peut y avoir plusieurs termes d'erreur, alors qu'il n'y a qu'un seul terme d'erreur dans la régression..

Lorsque ANOVA est disponible avec trois modèles, la régression a principalement deux modèles. Effet fixe, effet aléatoire et effet mixte sont les trois modèles disponibles avec ANOVA. La régression multiple et la régression linéaire sont les modèles de régression les plus utilisés. Le test initial permettant d’identifier les facteurs qui influent sur un ensemble de données peut être effectué à l’aide du modèle ANOVA. Les résultats de test du modèle ANOVA peuvent ensuite être utilisés dans le test F sur la pertinence de la formule de régression.

ANOVA est principalement utilisé pour déterminer si les données de différents groupes ont un moyen commun ou non. La régression est largement utilisée pour les prévisions et les prédictions. Il est également utilisé pour voir quelle variable indépendante est liée à la variable dépendante. La première forme de régression se trouve dans le livre de Legendre intitulé «Méthode des moindres carrés». C'est Francis Galton qui a inventé le terme de «régression» au 19ème siècle.

L'ANOVA a été utilisée pour la première fois de manière informelle par des chercheurs au XIXe siècle. Dans l'un de ses articles, Sir Ronald Fisher utilisait formellement le terme ANOVA en 1918. Cette dernière a acquis une grande popularité après que Fischer ait inclus ce terme dans son livre "Statistical Methods for Research Workers".

Résumé:

1.Un modèle de régression est basé sur une ou plusieurs variables prédictives continues.

2. Au contraire, le modèle ANOVA est basé sur une ou plusieurs variables prédictives catégoriques.
3. Dans ANOVA, il peut y avoir plusieurs termes d'erreur, alors qu'il n'y a qu'un seul terme d'erreur dans la régression..
4.ANOVA est principalement utilisé pour déterminer si les données de différents groupes ont un moyen commun ou non.

5.La régression est largement utilisée pour les prévisions et les prédictions.

6.Il est également utilisé pour voir quelle variable indépendante est liée à la variable dépendante.
7.La première forme de régression se trouve dans le livre de Legendre intitulé «Méthode des moindres carrés».

8.Ce fut Francis Galton qui a inventé le terme de «régression» au 19ème siècle.
9.ANOVA a été utilisé pour la première fois de manière informelle par des chercheurs au XIXe siècle. Il a acquis une grande popularité après que Fischer ait inclus ce terme dans son livre "Statistical Methods for Research Workers".