Sự khác biệt giữa hồi quy và ANOVA

Hồi quy so với ANOVA

Hồi quy và ANOVA (Phân tích phương sai) là hai phương pháp trong lý thuyết thống kê để phân tích hành vi của một biến so với biến khác. Trong hồi quy, nó thường là biến thể của biến phụ thuộc dựa trên biến độc lập trong khi, trong ANOVA, đó là biến thể của các thuộc tính của hai mẫu từ hai quần thể.

Tìm hiểu thêm về hồi quy

Hồi quy là một phương pháp thống kê được sử dụng để vẽ mối quan hệ giữa hai biến. Thông thường khi dữ liệu được thu thập, có thể có các biến phụ thuộc vào người khác. Mối quan hệ chính xác giữa các biến đó chỉ có thể được thiết lập bằng các phương pháp hồi quy. Xác định mối quan hệ này giúp hiểu và dự đoán hành vi của biến này sang biến khác.

Ứng dụng phổ biến nhất của phân tích hồi quy là ước tính giá trị của biến phụ thuộc cho một giá trị hoặc phạm vi giá trị nhất định của các biến phụ thuộc. Ví dụ: sử dụng hồi quy, chúng ta có thể thiết lập mối quan hệ giữa giá hàng hóa và mức tiêu thụ dựa trên dữ liệu được thu thập từ một mẫu ngẫu nhiên. Phân tích hồi quy sẽ tạo ra hàm hồi quy của tập dữ liệu, đây là mô hình toán học phù hợp nhất với dữ liệu có sẵn. Điều này có thể dễ dàng được đại diện bởi một âm mưu phân tán. Hồi quy đồ họa tương đương với việc tìm đường cong phù hợp nhất cho tập dữ liệu đưa ra. Hàm của đường cong là hàm hồi quy. Sử dụng mô hình toán học, việc sử dụng hàng hóa có thể được dự đoán với một mức giá nhất định.

Do đó, phân tích hồi quy được sử dụng rộng rãi trong dự đoán và dự báo. Nó cũng được sử dụng để thiết lập mối quan hệ trong dữ liệu thực nghiệm, trong các lĩnh vực vật lý, hóa học và nhiều ngành khoa học tự nhiên và kỹ thuật. Nếu mối quan hệ hoặc hàm hồi quy là một hàm tuyến tính, thì quá trình này được gọi là hồi quy tuyến tính. Trong biểu đồ phân tán, nó có thể được biểu diễn dưới dạng một đường thẳng. Nếu hàm không phải là tổ hợp tuyến tính của các tham số, thì hồi quy là phi tuyến tính.

Thông tin thêm về ANOVA (Phân tích phương sai)

ANOVA không liên quan đến việc phân tích mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến rõ ràng. Thay vào đó, nó kiểm tra xem hai hoặc nhiều mẫu từ các quần thể khác nhau có cùng một giá trị hay không. Ví dụ, hãy xem xét kết quả kiểm tra của một kỳ thi được tổ chức cho một lớp trong trường. Mặc dù các bài kiểm tra là khác nhau, hiệu suất có thể giống nhau từ lớp này sang lớp khác. Một phương pháp để xác minh điều này là bằng cách so sánh phương tiện của mọi lớp. ANOVA hoặc ANalysis Of Variance cho phép thử nghiệm giả thuyết này. Về cơ bản, ANOVA có thể được coi là một phần mở rộng của thử nghiệm t, trong đó phương tiện của hai mẫu được rút ra từ hai quần thể được so sánh.

Ý tưởng cơ bản của ANOVA là xem xét sự thay đổi trong mẫu và biến thể giữa các mẫu. Sự thay đổi trong mẫu có thể được quy cho tính ngẫu nhiên, trong khi sự khác biệt giữa các mẫu có thể được quy cho cả tính ngẫu nhiên và các yếu tố bên ngoài khác. Phân tích phương sai dựa trên ba mô hình; mô hình hiệu ứng cố định, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên và mô hình hiệu ứng hỗn hợp.

Sự khác biệt giữa hồi quy và ANOVA là gì?

• ANOVA là phân tích biến thiên giữa hai hoặc nhiều mẫu trong khi hồi quy là phân tích mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến.

• Lý thuyết ANOVA được áp dụng bằng ba mô hình cơ bản (mô hình hiệu ứng cố định, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên và mô hình hiệu ứng hỗn hợp) trong khi hồi quy được áp dụng bằng hai mô hình (mô hình hồi quy tuyến tính và mô hình hồi quy bội).

• ANOVA và Regression đều là hai phiên bản của Mô hình tuyến tính chung (GLM). ANOVA dựa trên các biến dự báo phân loại, trong khi hồi quy dựa trên các biến dự báo định lượng.

• Hồi quy là kỹ thuật linh hoạt hơn và được sử dụng trong dự báo và dự đoán trong khi ANOVA được sử dụng để so sánh sự bình đẳng của hai hoặc nhiều quần thể.