Regresyon ve ANOVA Arasındaki Fark
Hem Regresyon hem de ANOVA, sürekli sonucu tahmin etmek için kullanılan istatistiksel modellerdir, ancak regresyon durumunda, sürekli sonuç, bir veya daha fazla sürekli öngörücü değişken temelinde tahmin edilirken, ANOVA durumunda sürekli sonuç bir veya daha fazla kategorik yordayıcı değişken temelinde tahmin edilir.
Regresyon, bağımsız değişkenler yardımıyla bağımlı değişkenin tahminlerini yapmak için değişken kümeleri arasındaki ilişkiyi kurmaya yarayan istatistiksel bir yöntemdir, ANOVA ise, ilişkisiz gruplara, ortak bir anlam.
Regresyon nedir?
Regresyon, değişken kümeleri arasındaki ilişkiyi kurmak için çok etkili bir istatistiksel yöntemdir. Regresyon analizinin yapıldığı değişkenler, bağımlı değişken ve bir veya daha fazla bağımsız değişkendir. Bir veya birden fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini anlamak için kullanılan bir yöntemdir.
- Örneğin, bir boya şirketinin hammadde olarak ham solvent ve monomer türevlerinden birini kullandığını varsayalım, bu hammaddenin fiyatı ile Brent ham petrol fiyatları arasında bir regresyon analizi çalıştırabiliriz.
- Bu örnekte, hammadde fiyatı bağımlı değişkendir ve Brent fiyatlarının fiyatı bağımsız değişkendir.
- Brent fiyatlarının yükselmesi ve düşmesiyle birlikte çözücü ve monomerlerin fiyatı artarken ve azalırken, hammadde fiyatı bağımlı değişkendir.
- Benzer şekilde, belirli bir eylemin bir bölümün karlılığında artışa yol açacağına dair bir hipotezi doğrulamak için herhangi bir iş kararı için, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki regresyonun sonucuna dayalı olarak doğrulanabilir.
Anova nedir?
ANOVA, varyans analizinin kısa şeklidir. ANOVA, genellikle rastgele değişkenler üzerinde kullanılan istatistiksel bir araçtır. Herhangi bir ortak yol olup olmadığını anlamak için doğrudan birbiriyle ilişkili olmayan grupları içerir.
- Bu noktayı anlamanın basit bir örneği, bir okuldaki bir öğrencinin diğerinden daha iyi olup olmadığını bulmaya çalışmak için farklı kolejlerden öğrencilerin notları için ANOVA'yı çalıştırmaktır.
- Başka bir örnek, iki ayrı araştırma ekibinin birbiriyle ilgisi olmayan farklı ürünleri araştırması olabilir. ANOVA, hangisinin daha iyi sonuçlar sağladığını bulmaya yardımcı olacaktır. ANOVA'nın üç popüler tekniği rastgele efekt, sabit efekt ve karma efekttir.
Regresyon vs ANOVA İnfografikleri
Regresyon ve ANOVA Arasındaki Temel Farklılıklar
- Regresyon, doğası gereği çoğunlukla sabit veya bağımsız olan değişkenlere, ANOVA ise rastgele değişkenlere uygulanır.
- Regresyon esas olarak iki biçimde kullanılır, bunlar doğrusal regresyon ve çoklu regresyondur, teoride diğer zor regresyon biçimleri de mevcuttur, bu türler pratikte en yaygın olarak kullanılır, öte yandan, üç popüler ANOVA türü vardır, bunlar rastgele efekt, sabit efekt ve karışık efekt.
- Regresyon esas olarak bağımlı değişken için tekli veya çoklu bağımsız değişkenlerin yardımıyla tahmin veya tahmin yapmak için kullanılır ve ANOVA, farklı grupların değişkenleri arasında ortak bir ortalama bulmak için kullanılır.
- Regresyon durumunda, hata terimi sayısı birdir, ancak ANOVA durumunda, hata terim sayısı birden fazladır.
Karşılaştırmalı Tablo
| Temel | Regresyon | ANOVA | ||
| Tanım | Regresyon, değişken kümeleri arasındaki ilişkiyi kurmak için çok etkili bir istatistiksel yöntemdir. | ANOVA, varyans analizinin kısa şeklidir. İlişkili olmayan gruplara ortak bir ortalamaları olup olmadığını öğrenmek için uygulanır. | ||
| Değişkenin Doğası | Regresyon, bağımsız değişkenlere veya sabit değişkenlere uygulanır. | ANOVA, doğası gereği rastgele olan değişkenlere uygulanır | ||
| Türler | Regresyon esas olarak iki biçimde kullanılır, bunlar doğrusal regresyon ve çoklu regresyondur, daha sonra bağımsız değişkenlerin sayısı birden fazla olduğunda olur. | Üç popüler ANOVA türü rastgele efekt, sabit efekt ve karışık efekttir. | ||
| Örnekler | Bir boya şirketi ham maddesinin bir türevi olan solvent ve monomerleri kullanır; bu hammaddenin fiyatı ile Brent ham petrol fiyatları arasında bir regresyon analizi yapabiliriz. | İki ayrı araştırma ekibi birbiriyle ilgisi olmayan farklı ürünleri araştırıyorsa. ANOVA, hangisinin daha iyi sonuçlar sağladığını bulmaya yardımcı olacaktır. | ||
| Kullanılan Değişkenler | Regresyon iki değişken kümesine uygulanır, bunlardan biri bağımlı değişken, diğeri bağımsız değişkendir. Regresyondaki bağımsız değişkenlerin sayısı bir veya birden fazla olabilir. | ANOVA, birbiriyle ilişkili olması gerekmeyen farklı değişkenlere uygulanır. | ||
| Testin Kullanımı | Regresyon, bağımlı değişken için tahminler veya tahminler yapmak için esas olarak uygulayıcılar veya endüstri uzmanları tarafından kullanılır. | ANOVA, farklı grupların değişkenleri arasında ortak bir ortalama bulmak için kullanılır. | ||
| Hatalar | Regresyon analizi tarafından yapılan tahminler her zaman arzu edilmez, çünkü regresyondaki hata terimi nedeniyle bu hata terimi aynı zamanda kalıntı olarak da bilinir. Regresyon durumunda, hata terimi sayısı birdir. | ANOVA durumunda, regresyondan farklı olarak hata sayısı birden fazladır. |
Sonuç
Hem regresyonlar hem de ANOVA, birden çok değişkene uygulanan güçlü istatistiksel araçlardır. Regresyon, bazı ilişkileri olan bağımsız değişkenler yardımıyla bağımlı değişkenin tahminlerini yapmak için kullanılır. Yapılan hipotezin doğru olup olmadığına dair bir hipotezin doğrulanması yararlıdır.
Regresyon, doğası gereği sabit veya bağımsız olan değişkenler üzerinde kullanılır ve tek bir bağımsız değişken veya birden çok bağımsız değişken kullanılarak yapılabilir. ANOVA, birbiriyle ilişkili olmayan farklı grupların değişkenleri arasında bir ortak bulmak için kullanılır. Bir tahmin veya tahminde bulunmak için değil, değişkenler kümesi arasındaki ilişkileri anlamak için kullanılır.