Diferencia entre regresión y ANOVA
Regresión vs ANOVA
La regresión y el ANOVA (análisis de varianza) son dos métodos en la teoría estadística para analizar el comportamiento de una variable en comparación con otra. En la regresión, a menudo es la variación de la variable dependiente basada en la variable independiente mientras, en ANOVA, es la variación de los atributos de dos muestras de dos poblaciones.
Más sobre la regresión
La regresión es un método estadístico utilizado para dibujar la relación entre dos variables. A menudo, cuando se recopilan los datos, pueden haber variables que dependen de otros. La relación exacta entre esas variables solo se puede establecer mediante métodos de regresión. Determinar esta relación ayuda a comprender y predecir el comportamiento de una variable a la otra.
La aplicación más común del análisis de regresión es estimar el valor de la variable dependiente para un valor o rango dado de valores de las variables dependientes. Por ejemplo, utilizando regresión podemos establecer la relación entre el precio de los productos básicos y el consumo basado en los datos recopilados de una muestra aleatoria. El análisis de regresión producirá una función de regresión del conjunto de datos, que es un modelo matemático que mejor se adapta a los datos disponibles. Esto se puede representar fácilmente por una trama de dispersión. La regresión gráfica es equivalente a encontrar la mejor curva de ajuste para el conjunto de datos de dar. La función de la curva es la función de regresión. Usando el modelo matemático, el uso de una mercancía se puede predecir por un precio determinado.
Por lo tanto, el análisis de regresión se usa ampliamente para predecir y pronosticar. También se utiliza para establecer relaciones en datos experimentales, en los campos de la física, la química y muchas ciencias naturales y disciplinas de ingeniería. Si la relación o la función de regresión es una función lineal, entonces el proceso se conoce como regresión lineal. En la trama de dispersión, se puede representar como una línea recta. Si la función no es una combinación lineal de los parámetros, entonces la regresión no es lineal.
Más sobre ANOVA (análisis de varianza)
ANOVA no implica el análisis de una relación entre dos o más variables explícitamente. Más bien verifica si dos o más muestras de diferentes poblaciones tienen la misma media. Por ejemplo, considere los resultados de las pruebas de un examen realizado para una calificación en la escuela. Aunque las pruebas son diferentes, el rendimiento puede ser igual de clase a clase. Un método para verificar esto es comparar los medios de cada clase. ANOVA o análisis de varianza permite que esta hipótesis se pruebe. En lo básico, ANOVA puede considerarse como una extensión de la prueba t, donde se comparan las medias de las dos muestras extraídas de dos poblaciones.
La idea fundamental de ANOVA es considerar la variación dentro de la muestra y la variación entre las muestras. La variación dentro de la muestra puede atribuirse a la aleatoriedad, mientras que la variación entre las muestras se puede atribuir tanto a la aleatoriedad como a otros factores externos. El análisis de varianza se basa en tres modelos; modelo de efectos fijos, modelo de efectos aleatorios y modelo de efectos mixtos.
¿Cuál es la diferencia entre regresión y ANOVA??
• ANOVA es el análisis de la variación entre dos o más muestras, mientras que la regresión es el análisis de una relación entre dos o más variables.
• La teoría de ANOVA se aplica utilizando tres modelos básicos (modelo de efectos fijos, modelo de efectos aleatorios y modelo de efectos mixtos), mientras que la regresión se aplica utilizando dos modelos (modelo de regresión lineal y modelo de regresión múltiple).
• ANOVA y regresión son dos versiones del modelo lineal general (GLM). ANOVA se basa en variables predictoras categóricas, mientras que la regresión se basa en variables predictoras cuantitativas.
• La regresión es la técnica más flexible, y se utiliza para pronosticar y predecir, mientras que ANOVA se usa para comparar la igualdad de dos o más poblaciones.
