Différence entre la régression et l'ANOVA
L'analyse de régression et l'analyse ANOVA sont deux méthodologies largement utilisées en statistique et sont les deux faces d'une même médaille. Le terme ANOVA fait référence à une analyse de la variance tandis que la régression est un outil statistique. Il est très difficile de faire la distinction entre régression et ANOVA car ils sont souvent utilisés de manière interchangeable et ne sont applicables que lorsqu'il existe une variable de résultat continue. Dans cet article régression vs ANOVA, nous allons essayer de comprendre la différence entre les deux et leur nature et leur portée de travail en détail.
Comparaison directe entre régression et ANOVA (infographie)
Vous trouverez ci-dessous la principale différence entre la régression et l'ANOVA 
Différences clés entre la régression et l'ANOVA
Les deux régression vs ANOVA sont des choix populaires sur le marché; laissez-nous discuter de certaines des principales différences entre la régression vs ANOVA
- L'ANOVA est utilisée comme un outil pour définir la quantité de delta si la variance résiduelle est réduite par les prédicteurs du modèle. Considérant que, d'autre part, l'analyse de régression du spectre est utilisée pour analyser quel est le changement dans la réponse attendue lorsque la valeur du prédicteur a été modifiée d'une quantité donnée. Bien que l'ANOVA puisse également être appliquée au modèle de régression
- La régression se concentre sur le travail d'une variable indépendante ou continue. Il n'existe qu'un seul terme d'erreur dans la régression. Au contraire, dans l'ANOVA, il peut y avoir plusieurs termes d'erreur impliqués
- L'ANOVA est utilisée pour déterminer la moyenne commune ou la moyenne commune. D'autre part, l'analyse de régression est principalement effectuée pour analyser la dépendance des variables indépendantes. Le tout premier test de régression peut être trouvé dans la méthode du livre de Legendre des moindres carrés
- L'ANOVA est fournie avec trois modèles tandis que la régression est fournie avec deux modèles
- La régression est largement utilisée pour la prédiction et la prévision, elle adapte également une ligne la moins carrée aux données tandis que, d'autre part, l'ANOVA aide au tri des données et à la recherche de moyennes dans de grands ensembles de données
- La régression est utilisée pour déterminer la relation entre un prédicteur et la réponse. D'autre part, l'ANOVA est utilisée pour juger quel est l'impact d'un prédicteur ou l'ensemble complet de prédicteurs sur le résidu
- L'ANOVA est le plus souvent définie comme un cas de régression différent ou alternatif, mais du point de vue des utilisateurs, la saveur est différente si la variable indépendante est catégorique. Vous devez utiliser ANOVA sinon l'utilisateur doit utiliser une analyse de régression pour de meilleurs résultats et une analyse plus approfondie des données
Tableau de comparaison régression vs ANOVA
Voici la comparaison la plus élevée entre la régression et l'ANOVA
| Régression | ANOVA |
| L'analyse de régression est utilisée pour établir une relation significative entre deux variables aléatoires et quelle est la relation entre les deux d'entre elles | L'ANOVA est utilisée pour calculer ou détecter la moyenne moyenne ou quel est le point médian entre les deux variables aléatoires données dans l'ensemble de données |
| Cette méthode statistique est largement utilisée à des fins de prévision et également pour la prévision de la tendance future | Il est basé sur la logique du test t qui tire les moyennes des données de l'échantillon de deux variables aléatoires |
| C'est une technique flexible et conviviale par rapport à l'ANOVA | Il est utilisé couramment pour l'égalité de deux ou plusieurs populations |
| Il est basé sur des variables prédictives quantitatives | Il est basé sur des variables prédictives catégoriques |
| Il a été utilisé pour la première fois par des chercheurs au 19 e siècle | Il a d'abord été utilisé par des chercheurs dans les années 1800 |
Conclusion - Régression vs ANOVA
Les deux régression vs ANOVA ont plus de similitudes que de différences, c'est pourquoi il est difficile de commenter les différences entre les deux méthodes statistiques. Les deux méthodes peuvent souvent conduire à des résultats différents sur les mêmes données lors du test. Ce sont les deux méthodes de la théorie statistique pour analyser le comportement d'une variable par rapport à une autre. Cependant, les deux sont renommés et sont largement utilisés dans le monde statistique depuis le début de la recherche.
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Cela a été un guide pour la principale différence entre la régression et l'ANOVA. Ici, nous discutons également des différences clés entre la régression et l'ANOVA avec des infographies et un tableau de comparaison. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus
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