회귀와 ANOVA의 차이
회귀와 ANOVA는 모두 연속 결과를 예측하는 데 사용되는 통계 모델이지만 회귀의 경우 하나 이상의 연속 예측 변수를 기반으로 연속 결과가 예측되는 반면 ANOVA의 경우 연속 결과는 다음과 같습니다. 하나 이상의 범주 형 예측 변수를 기반으로 예측됩니다.
회귀는 독립 변수의 도움으로 종속 변수를 예측하기 위해 변수 집합 간의 관계를 설정하는 통계적 방법입니다. 반면 ANOVA는 관련없는 그룹에 적용되는 통계 도구입니다. 일반적인 의미.
회귀 란 무엇입니까?
회귀는 변수 집합 간의 관계를 설정하는 매우 효과적인 통계 방법입니다. 회귀 분석이 수행되는 변수는 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수입니다. 하나 이상의 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 이해하는 방법입니다.
- 예를 들어 한 페인트 회사가 원유 용매 및 모노머의 파생물 중 하나를 원료로 사용한다고 가정하면 해당 원재료 가격과 브렌트 원유 가격 사이의 회귀 분석을 실행할 수 있습니다.
- 이 예에서 원자재 가격은 종속 변수이고 브렌트 가격은 독립 변수입니다.
- 브렌트 가격의 상승과 하락에 따라 용매와 모노머의 가격이 상승 및 하락함에 따라 원자재 가격이 종속 변수가됩니다.
- 유사하게 특정 행동이 부서의 수익성 증가로 이어질 것이라는 가설을 검증하기위한 모든 비즈니스 결정은 종속 변수와 독립 변수 간의 회귀 결과를 기반으로 검증 될 수 있습니다.
Anova는 무엇입니까?
ANOVA는 짧은 형태의 분산 분석입니다. ANOVA는 일반적으로 랜덤 변수에 사용되는 통계 도구입니다. 공통적 인 수단이 있는지 알아보기 위해 서로 직접적으로 관련이없는 그룹을 포함합니다.
- 이 점을 이해하는 간단한 예는 한 학교의 한 학생이 다른 학교보다 나은지 알아보기 위해 여러 대학의 학생들의 일련의 마크에 대해 ANOVA를 실행하는 것입니다.
- 또 다른 예는 두 개의 개별 연구 팀이 서로 관련이없는 다른 제품을 연구하는 경우입니다. ANOVA는 어느 것이 더 나은 결과를 제공하는지 찾는 데 도움이됩니다. ANOVA의 세 가지 인기있는 기술은 랜덤 효과, 고정 효과 및 혼합 효과입니다.
회귀 vs ANOVA 인포 그래픽
회귀와 ANOVA의 주요 차이점
- 회귀는 본질적으로 대부분 고정되거나 독립적 인 변수에 적용되고 ANOVA는 랜덤 변수에 적용됩니다.
- 회귀는 주로 선형 회귀와 다중 회귀의 두 가지 형태로 사용됩니다. 이론상 다른 형태의 회귀도 이론적으로 존재합니다. 이러한 유형은 실제로 가장 널리 사용됩니다. 효과, 고정 효과 및 혼합 효과.
- 회귀는 주로 단일 또는 다중 독립 변수의 도움으로 종속 변수에 대한 추정 또는 예측을 수행하는 데 사용되며 ANOVA는 다른 그룹의 변수 간의 공통 평균을 찾는 데 사용됩니다.
- 회귀 분석의 경우 오차항의 개수는 1 개이지만 ANOVA의 경우 오차항의 개수는 두 개 이상입니다.
비교표
| 기초 | 회귀 | 분산 분석 | ||
| 정의 | 회귀는 변수 집합 간의 관계를 설정하는 매우 효과적인 통계 방법입니다. | ANOVA는 짧은 형태의 분산 분석입니다. 관련없는 그룹에 적용하여 공통 평균이 있는지 확인합니다. | ||
| 변수의 특성 | 회귀는 독립 변수 또는 고정 변수에 적용됩니다. | ANOVA는 본질적으로 랜덤 한 변수에 적용됩니다. | ||
| 종류 | 회귀는 주로 선형 회귀와 다중 회귀의 두 가지 형태로 사용되며 나중에는 독립 변수의 수가 하나 이상일 때입니다. | 널리 사용되는 세 가지 유형의 ANOVA는 랜덤 효과, 고정 효과 및 혼합 효과입니다. | ||
| 예 | 페인트 회사는 원유의 파생물 인 용매와 모노머를 원료로 사용합니다. 원자재 가격과 브렌트 유 가격 간의 회귀 분석을 실행할 수 있습니다. | 두 개의 개별 연구팀이 서로 관련이없는 다른 제품을 연구하는 경우. ANOVA는 어느 것이 더 나은 결과를 제공하는지 찾는 데 도움이됩니다. | ||
| 사용 된 변수 | 회귀는 두 세트의 변수에 적용됩니다. 그 중 하나는 종속 변수이고 다른 하나는 독립 변수입니다. 회귀 분석에서 독립 변수의 수는 하나 이상일 수 있습니다. | ANOVA는 반드시 서로 관련이없는 다른 변수에 적용됩니다. | ||
| 테스트 사용 | 회귀는 주로 실무자 또는 업계 전문가가 종속 변수를 추정하거나 예측하기 위해 사용합니다. | ANOVA는 다른 그룹의 변수 간의 공통 평균을 찾는 데 사용됩니다. | ||
| 오류 | 회귀 분석에 의한 예측은 회귀의 오류 항 때문에 항상 바람직한 것은 아닙니다.이 오류 항은 잔차라고도합니다. 회귀의 경우 오류 항의 수는 1입니다. | 회귀와 달리 ANOVA의 오류 수는 두 개 이상입니다. |
결론
회귀와 ANOVA는 모두 여러 변수에 적용되는 강력한 통계 도구입니다. 회귀는 일부 관계가있는 독립 변수의 도움으로 종속 변수를 예측하기 위해 사용됩니다. 가설이 옳은지 아닌지에 대한 가설을 검증하는 것이 도움이됩니다.
회귀는 본질적으로 고정되거나 독립적 인 변수에 사용되며 단일 독립 변수 또는 다중 독립 변수를 사용하여 수행 할 수 있습니다. ANOVA는 서로 관련이없는 다른 그룹의 변수 간의 공통점을 찾는 데 사용됩니다. 예측이나 추정을하는 데 사용되는 것이 아니라 변수 집합 간의 관계를 이해하는 데 사용됩니다.