Regressão vs ANOVA
Regressão e ANOVA (Análise de Variância) são dois métodos da teoria estatística para analisar o comportamento de uma variável em relação a outra. Na regressão, muitas vezes é a variação da variável dependente com base na variável independente enquanto, na ANOVA, é a variação dos atributos de duas amostras de duas populações.
Mais sobre Regressão
Regressão é um método estatístico usado para traçar a relação entre duas variáveis. Muitas vezes, quando os dados são coletados, pode haver variáveis que dependem de outras. A relação exata entre essas variáveis só pode ser estabelecida por métodos de regressão. Determinar essa relação ajuda a entender e prever o comportamento de uma variável em relação à outra.
A aplicação mais comum da análise de regressão é estimar o valor da variável dependente para um determinado valor ou intervalo de valores das variáveis dependentes. Por exemplo, usando a regressão, podemos estabelecer a relação entre o preço da mercadoria e o consumo com base nos dados coletados de uma amostra aleatória. A análise de regressão produzirá uma função de regressão do conjunto de dados, que é um modelo matemático que melhor se ajusta aos dados disponíveis. Isso pode ser facilmente representado por um gráfico de dispersão. Graficamente, a regressão é equivalente a encontrar a melhor curva de ajuste para o conjunto de dados fornecido. A função da curva é a função de regressão. Usando o modelo matemático, o uso de uma mercadoria pode ser previsto para um determinado preço.
Portanto, a análise de regressão é amplamente utilizada na previsão e previsão. Também é usado para estabelecer relações em dados experimentais, nas áreas de física, química e muitas ciências naturais e disciplinas de engenharia. Se a relação ou a função de regressão for uma função linear, então o processo é conhecido como regressão linear. No gráfico de dispersão, pode ser representado como uma linha reta. Se a função não for uma combinação linear dos parâmetros, a regressão não será linear.
Mais sobre ANOVA (Análise de Variância)
ANOVA não envolve a análise de uma relação entre duas ou mais variáveis explicitamente. Em vez disso, verifica se duas ou mais amostras de diferentes populações têm a mesma média. Por exemplo, considere os resultados do teste de um exame realizado para uma série na escola. Mesmo que os testes sejam diferentes, o desempenho pode ser semelhante de classe para classe. Um método de verificar isso é comparando as médias de cada classe. ANOVA ou Análise de Variância permite testar esta hipótese. No básico, a ANOVA pode ser considerada como uma extensão do teste t, onde as médias das duas amostras retiradas de duas populações são comparadas.
A ideia fundamental da ANOVA é considerar a variação dentro da amostra e a variação entre as amostras. A variação dentro da amostra pode ser atribuída à aleatoriedade, enquanto a variação entre as amostras pode ser atribuída tanto à aleatoriedade quanto a outros fatores externos. A análise de variância é baseada em três modelos; modelo de efeitos fixos, modelo de efeitos aleatórios e modelo de efeitos mistos.
Qual é a diferença entre Regressão e ANOVA?
• ANOVA é a análise da variação entre duas ou mais amostras enquanto a regressão é a análise da relação entre duas ou mais variáveis.
• A teoria ANOVA é aplicada usando três modelos básicos (modelo de efeitos fixos, modelo de efeitos aleatórios e modelo de efeitos mistos) enquanto a regressão é aplicada usando dois modelos (modelo de regressão linear e modelo de regressão múltipla).
• ANOVA e Regression são duas versões do General Linear Model (GLM). A ANOVA é baseada em variáveis preditoras categóricas, enquanto a regressão é baseada em variáveis preditoras quantitativas.
• A regressão é a técnica mais flexível, e é usada na previsão e predição, enquanto a ANOVA é usada para comparar a igualdade de duas ou mais populações.
