Diferencia entre anova y regresión

Anova "vs regresión

Es muy difícil distinguir las diferencias entre ANOVA y la regresión. Esto se debe a que ambos términos tienen más similitudes que las diferencias. Se puede decir que ANOVA y la regresión son los dos lados de la misma moneda.

Tanto los modelos estadísticos de ANOVA (análisis de varianza) como de regresión solo son aplicables si hay una variable de resultado continuo. El modelo de regresión se basa en una o más variables predictoras continuas. Por el contrario, el modelo ANOVA se basa en una o más variables predictoras categóricas. ANOVA se centra en variables aleatorias, y la regresión se centra en variables fijas o independientes o continuas. En ANOVA puede haber varios términos de error, mientras que solo hay un solo término de error en regresión.

Cuando ANOVA viene con tres modelos, la regresión tiene principalmente dos modelos. Efecto fijo, efecto aleatorio y efecto mixto son los tres modelos disponibles con ANOVA. Regresión múltiple y regresión lineal son los modelos de regresión más utilizados. La prueba inicial para los factores de identificación que influyen en un conjunto de datos pueden hacer por el modelo ANOVA. Los resultados de la prueba del modelo ANOVA se pueden usar en la prueba F en la relevancia de la fórmula de regresión.

ANOVA se usa principalmente para determinar si los datos de varios grupos tienen medios comunes o no. La regresión se usa ampliamente para pronosticar y predicciones. También se usa para ver qué variable independiente está relacionada con la variable dependiente. La primera forma de regresión se puede encontrar en el libro de Legendre 'Método de mínimos cuadrados.'Fue Francis Galton quien acuñó el término' regresión 'en el siglo XIX.

ANOVA fue utilizado por primera vez informalmente por investigadores en el siglo XIX. Sir Ronald Fisher en uno de sus artículos usó formalmente el término ANOVA en 1918. ANOVA obtuvo una gran popularidad después de que Fischer incluyó este término en los métodos estadísticos de su libro para trabajadores de la investigación.'

Resumen:

1.Un modelo de regresión se basa en una o más variables predictoras continuas.

2.Por el contrario, el modelo ANOVA se basa en una o más variables predictoras categóricas.
3.En ANOVA puede haber varios términos de error, mientras que solo hay un solo término de error en regresión.
4.ANOVA se usa principalmente para determinar si los datos de varios grupos tienen medios comunes o no.

5.La regresión se usa ampliamente para pronosticar y predicciones.

6.También se usa para ver qué variable independiente está relacionada con la variable dependiente.
7.La primera forma de regresión se puede encontrar en el libro de Legendre 'Método de mínimos cuadrados.'

8.Fue Francis Galton quien acuñó el término 'regresión' en el siglo XIX.
9.ANOVA fue utilizado por primera vez informalmente por investigadores en el siglo XIX. Obtuvo una amplia popularidad después de que Fischer incluyó este término en su libro 'Métodos estadísticos para trabajadores de la investigación.'