Perbezaan Antara Regresi dan ANOVA: Regresi vs ANOVA Berbanding

Regresi vs ANOVA

Regresi dan ANOVA (Analisis Varians) adalah dua kaedah dalam teori statistik untuk menganalisis kelakuan satu pemboleh ubah berbanding yang lain. Dalam regresi, seringkali variasi pembolehubah bergantung pada pembolehubah bebas manakala dalam ANOVA, variasi sifat dua sampel dari dua populasi.

Lebih lanjut mengenai Regresi

Regresi adalah kaedah statistik yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara dua pembolehubah. Selalunya apabila data dikumpul di sana mungkin pembolehubah yang bergantung kepada orang lain. Hubungan tepat antara pembolehubah tersebut hanya boleh ditubuhkan dengan kaedah regresi. Menentukan hubungan ini membantu memahami dan meramal tingkah laku satu pemboleh ubah kepada yang lain.

Aplikasi yang paling umum dalam analisis regresi adalah untuk menganggarkan nilai pembolehubah bergantung kepada nilai atau julat nilai yang diberikan oleh pembolehubah bergantung. Sebagai contoh, dengan menggunakan regresi, kita dapat mewujudkan hubungan antara harga komoditi dan penggunaan berdasarkan data yang dikumpulkan dari sampel rawak. Analisis regresi akan menghasilkan fungsi regresi set data, iaitu model matematik yang paling sesuai dengan data yang ada. Ini dengan mudah boleh diwakili oleh plot berselerak. Regresi grafik adalah sama dengan mencari lengkung pemasangan yang terbaik untuk memberikan set data. Fungsi kurva adalah fungsi regresi. Dengan menggunakan model matematik, penggunaan komoditi boleh diramalkan dengan harga tertentu.

Oleh itu, analisis regresi digunakan secara meluas dalam peramalan dan peramalan. Ia juga digunakan untuk mewujudkan hubungan dalam data eksperimen, dalam bidang fizik, kimia, dan banyak sains semulajadi dan disiplin kejuruteraan. Jika hubungan atau fungsi regresi adalah fungsi lelurus, maka proses itu dikenali sebagai regresi linear. Dalam plot berselerak, ia boleh diwakili sebagai garis lurus. Jika fungsi itu bukan kombinasi linier parameter, maka regresi tidak linier.

Lebih lanjut mengenai ANOVA (Analisis Varians)

ANOVA tidak melibatkan analisa hubungan antara dua atau lebih pembolehubah secara eksplisit. Sebaliknya ia memeriksa sama ada dua atau lebih sampel dari populasi yang berlainan mempunyai maksud yang sama. Sebagai contoh, pertimbangkan ujian hasil peperiksaan yang diadakan untuk gred di sekolah. Walaupun ujian berbeza, prestasi mungkin sama dari kelas ke kelas. Satu kaedah untuk mengesahkan ini adalah dengan membandingkan cara setiap kelas.ANOVA atau Analisis Analis membolehkan hipotesis ini diuji. Pada asas-asas, ANOVA boleh dipertimbangkan sebagai lanjutan ujian-t, di mana cara-cara dari dua sampel yang diambil dari dua populasi dibandingkan.

Idea asas ANOVA adalah untuk mempertimbangkan variasi dalam sampel dan variasi antara sampel. Variasi dalam sampel boleh dikaitkan dengan rawak, sedangkan variasi di antara sampel boleh dikaitkan dengan kedua-dua rawak dan faktor luar yang lain. Analisis varians berdasarkan tiga model; model kesan tetap, model kesan rawak, dan model kesan bercampur.

Apakah perbezaan antara Regresi dan ANOVA?

• ANOVA adalah analisis variasi antara dua atau lebih sampel manakala regresi adalah analisis hubungan antara dua atau lebih pembolehubah. • Teori ANOVA digunakan dengan menggunakan tiga model asas (model kesan tetap, model kesan rawak, dan model campuran bercampur) manakala regresi digunakan menggunakan dua model (model regresi linear dan model regresi berganda).

• ANOVA dan Regresi adalah kedua-dua versi Linear Model Umum (GLM). ANOVA didasarkan pada pembolehubah peramal kategori, manakala regresi berdasarkan pembolehubah kuantitatif kuantitatif.

• Regresi adalah teknik yang lebih fleksibel, dan ia digunakan dalam peramalan dan ramalan sementara ANOVA digunakan untuk membandingkan kesamaan dua atau lebih populasi.