Nghiên cứu này nhằm mục đích tiết lộ một triển vọng mô tả tốt về sự khác biệt giữa Anova và hồi quy. Nó tập trung vào việc trình bày suy đoán chi tiết về ý nghĩa cốt lõi của các thuật ngữ. Sau đó, nghiên cứu đã đưa ra một bảng để đánh dấu sự khác biệt giữa Anova và hồi quy liên quan đến các tham số so sánh của nó.
Anova vs Regression
Anova được thực hiện cho các biến là ngẫu nhiên nhưng hồi quy được thực hiện cho biến độc lập hoặc cố định về bản chất. Trong khi Anova được sử dụng rộng rãi để đo giá trị trung bình chung dựa trên nhiều nhóm, Hồi quy được sử dụng rộng rãi để đánh dấu các dự đoán hoặc ước tính liên quan đến biến phụ thuộc.
Anova hoặc phân tích phương sai có thể được áp dụng cho các tập hợp không có mối quan hệ với nhau. Nó được sử dụng rộng rãi để tìm giá trị trung bình chung liên quan đến các nhóm. Ứng dụng của nó được truyền trực tuyến cho các biến ngẫu nhiên. Anova được nhóm thành hiệu ứng cố định, hiệu ứng hỗn hợp và hiệu ứng ngẫu nhiên. Nó có số lỗi nhiều hơn một. Phép hồi quy được áp dụng để tìm mối quan hệ giữa các tập hợp các biến. Nó được thực hiện cho các biến độc lập hoặc cố định và chỉ có một thuật ngữ lỗi được kết hợp với nó được gọi là phần dư. Nó có thể được phân nhánh thành hồi quy tuyến tính và hồi quy bội.
Bảng so sánh giữa Anova và hồi quy
| Các thông số so sánh | Anova | hồi quy |
| Sự định nghĩa | Anova, còn được gọi là phân tích phương sai được thực hiện cho các nhóm không liên kết với nhau để tìm ra kết quả là giá trị trung bình chung của chúng. | Hồi quy có thể được mô tả như một thủ tục thống kê hiệu quả để hình thành mối liên kết giữa các nhóm biến. |
| Bản chất của biến và các biến được sử dụng | Anova được thực hiện cho các biến ngẫu nhiên. Nó được sử dụng trong các biến đa dạng và không đặc biệt kết nối hoặc liên kết với nhau. | Hồi quy được thực hiện cho các biến cố định hoặc độc lập. Nó được sử dụng độc lập cũng như một tập hợp các biến độc lập. |
| Tiện ích của bài kiểm tra | Để tìm ra giá trị trung bình chung liên quan đến các nhóm khác nhau, Anova hoặc Phân tích phương sai được sử dụng ở một mức độ lớn. | Các học viên tập trung vào việc sử dụng hồi quy, phần lớn để đánh dấu các dự đoán hoặc ước lượng dựa trên biến phụ thuộc. |
| Lỗi | Anova có liên quan đến lỗi. Không giống như trường hợp hồi quy, nó đi kèm với nhiều hơn một số lỗi. | Sự hiện diện của thuật ngữ lỗi kết hợp với hồi quy dẫn đến độ lệch của các dự đoán và nó được gọi là phần dư. Chỉ có một thuật ngữ lỗi được kết hợp với hồi quy. |
| Các loại | Anova có thể được phân nhánh thành ba loại và chúng như sau - hiệu ứng cố định, hiệu ứng ngẫu nhiên và hiệu ứng hỗn hợp. | Hồi quy được phân loại phổ biến thành hai dạng và chúng như sau - hồi quy bội số và hồi quy tuyến tính. |
Anova là gì?
Anova là chữ viết tắt của phân tích phương sai và nó là một dạng công cụ thống kê thường được áp dụng cho nhiều biến số là ngẫu nhiên. Nó được liên kết với một tập hợp các nhóm không được liên kết với nhau để lập bản đồ sự tồn tại của một giá trị trung bình chung. nó phân đoạn một sự thay đổi được chú ý nằm bên trong một tập hợp dữ liệu thành các phần sau - các yếu tố ngẫu nhiên và hệ thống. Không giống như các yếu tố ngẫu nhiên, các yếu tố hệ thống cung cấp một tác động của số liệu thống kê vào tập hợp dữ liệu.
Trong một nghiên cứu hồi quy, ảnh hưởng hoặc tác động của các biến độc lập đến các biến phụ thuộc được xác định hoặc tìm thấy với sự trợ giúp của Anova. Nó còn được gọi là phân tích phương sai Fisher. Anova là sự tiếp tục của các bài kiểm tra t- và z-. Nó được sử dụng để tách dữ liệu phương sai quan sát được để áp dụng cho các cuộc kiểm tra bổ sung. Nếu không có sự thiết lập phương sai giữa các nhóm, tỷ lệ F của Anova phải gần bằng 1 hoặc bằng. ANOVA một chiều được áp dụng cho ba hoặc nhiều hơn ba bộ dữ liệu, để thu thập thông tin về mối quan hệ hiện có giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Hồi quy là gì?
Hồi quy được biết đến là một thủ tục thống kê hiệu quả để hình thành mối liên hệ giữa các nhóm biến. Phân tích hồi quy thường được sử dụng cho các biến phụ thuộc cùng với một hoặc nhiều biến có bản chất độc lập. Đây là một phương pháp hiệu quả được điều chỉnh để hiểu được tác động lên biến phụ thuộc được kết hợp với một hoặc nhiều biến độc lập. Đây là một thủ tục thống kê được sử dụng rộng rãi trong đầu tư và tài chính, và các lĩnh vực khác có sự phù hợp với dự đoán về tính chất và sức mạnh của mối liên hệ hoặc mối quan hệ giữa một loạt các biến khác nhau hoặc các biến độc lập và một biến phụ thuộc.
Mối quan hệ hoặc kết nối giữa các biến có thể được hiểu với sự trợ giúp của hồi quy. Hồi quy có thể có hai dạng là hồi quy tuyến tính bội số và hồi quy tuyến tính đơn giản. Hồi quy chỉ có một thuật ngữ lỗi cũng có thể được gọi là phần dư. Thuật ngữ lỗi này chịu trách nhiệm về độ lệch trong kết quả liên quan đến hồi quy. Dựa trên các biến phụ thuộc, hồi quy giúp người thực hành đưa ra các dự đoán hoặc ước lượng. Nó chủ yếu được sử dụng trong các biến cố định hoặc các biến độc lập và hoạt động trên việc thiết lập các liên kết hoặc quan hệ giữa nhiều tập hợp các biến.
Sự khác biệt chính giữa Anova và Regression
Sự kết luận
Như vậy, có thể kết luận rằng mặc dù là công cụ thống kê hiệu quả, Anova và hồi quy khác nhau ở rất nhiều tham số. Anova được áp dụng để tìm giá trị chung giữa các biến có nguồn gốc từ các tập khác nhau và không liên quan đến nhau. Hồi quy được áp dụng để rút ra các dự đoán liên quan đến biến phụ thuộc với vai trò của các biến độc lập được liên kết với nhau. Nó là công cụ để chứng minh tính đúng hay sai của bất kỳ giả thuyết nhất định nào. Anova được sử dụng để tìm hiểu mối liên hệ giữa các nhóm biến chứ không phải để đánh dấu các dự đoán. Tuy nhiên, hồi quy được áp dụng cho các biến có bản chất cố định hoặc độc lập và có thể được thực hiện với sự trợ giúp của một hoặc nhiều biến độc lập.
