Regressão vs ANOVA - As 5 melhores diferenças (com infográficos)

Diferença entre regressão vs ANOVA

A análise de regressão e a análise ANOVA são duas metodologias amplamente usadas em estatística e são dois lados da mesma moeda. O termo ANOVA refere-se a uma análise de variância, enquanto a regressão é uma ferramenta estatística. É muito difícil distinguir entre regressão e ANOVA, pois geralmente são usadas de forma intercambiável e são aplicáveis apenas quando há uma variável de resultado contínuo. Neste artigo de regressão versus ANOVA, tentaremos entender a diferença entre os dois e sua natureza e escopo do trabalho em detalhes.

Comparação cara a cara entre regressão vs ANOVA (infográficos)

Abaixo está a diferença top 5 entre Regressão vs ANOVA

Principais diferenças entre regressão e ANOVA

Regressão vs ANOVA são escolhas populares no mercado; vamos discutir algumas das principais diferenças entre regressão e ANOVA

A ANOVA é usada como uma ferramenta para definir a quantidade de delta e a variação residual é reduzida pelos preditores no modelo. Considerando que, por outro lado, a análise de regressão de espectro é usada para analisar qual é a mudança na resposta esperada quando o valor do preditor foi alterado por uma determinada quantidade. Embora a ANOVA também possa ser aplicada ao modelo de regressão
A regressão concentra-se no trabalho de uma variável independente ou contínua. Existe apenas um termo de erro único na regressão. Pelo contrário, na ANOVA pode haver vários termos de erro envolvidos
ANOVA é usada para determinar a média comum ou a média comum. Por outro lado, a análise de regressão é feita principalmente para analisar a dependência de variáveis independentes. O primeiro teste de regressão pode ser encontrado no Método dos Mínimos Quadrados do Livro de Legendre
ANOVA vem com três modelos, enquanto a regressão vem com dois modelos
A regressão é amplamente usada para prever e prever, mas também se ajusta a uma linha ao quadrado dos dados, enquanto, por outro lado, a ANOVA ajuda na classificação de dados e na busca de médias em grandes conjuntos de dados.
A regressão é usada para determinar a relação entre um preditor e a resposta. Por outro lado, a ANOVA é usada para julgar qual é o impacto de um preditor ou o conjunto completo de preditores no valor residual.
A ANOVA é mais comumente definida como um caso diferente ou alternativo de regressão, mas da perspectiva dos usuários, há um sabor diferente se a variável independente for categórica. Você deve usar ANOVA, caso contrário, o usuário deve usar a análise de regressão para obter melhores resultados e uma análise mais aprofundada dos dados

Tabela de comparação de regressão vs ANOVA

Abaixo está a comparação mais alta entre Regressão vs ANOVA

Regressão	ANOVA
A análise de regressão é usada para estabelecer uma relação significativa entre duas variáveis aleatórias e qual é a relação entre as duas.	ANOVA é usada para calcular ou detectar a média média ou qual é o ponto médio entre as duas variáveis aleatórias fornecidas no conjunto de dados
O método estatístico é amplamente utilizado para fins de previsão e também para previsão da tendência futura	Ele é baseado na lógica do teste t que está desenhando médias a partir dos dados da amostra de duas variáveis aleatórias
É uma técnica flexível e amigável quando comparada à ANOVA	É usado geralmente para a igualdade de duas ou mais populações
É baseado em variáveis preditivas quantitativas	É baseado em variáveis preditivas categóricas
Foi usado pela primeira vez por pesquisadores no século 19	Foi usado pela primeira vez por pesquisadores em 1800

Conclusão - Regressão vs ANOVA

Tanto a regressão quanto a ANOVA têm mais semelhanças do que diferenças, por isso é difícil comentar as diferenças entre os dois métodos estatísticos. Ambos os métodos costumam levar a resultados diferentes nos mesmos dados quando testados. Estes são os dois métodos na teoria estatística para analisar o comportamento de uma variável em comparação com outra. No entanto, ambos são renomados e estão sendo amplamente utilizados no mundo estatístico desde o início da pesquisa.

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