Regressão vs ANOVA
Regressão e ANOVA (Análise de Variância) são dois métodos na teoria estatística para analisar o comportamento de uma variável em comparação com 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
A regressão é um método estatístico usado para traçar a relação entre duas variáveis. Freqüentemente, 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 compreender 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 commodity 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. A regressão gráfica 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 usada em previsões e previsões. Ele também é usado para estabelecer relações em dados experimentais, nos campos da física, química e muitas ciências naturais e disciplinas de engenharia. Se o relacionamento ou a função de regressão for uma função linear, 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 é não 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 populações diferentes têm a mesma média. Por exemplo, considere os resultados de um teste realizado para uma série na escola. Mesmo que os testes sejam diferentes, o desempenho pode ser semelhante de aula para aula. Um método de verificar isso é comparar as médias de cada classe. ANOVA ou análise de variância permite que esta hipótese seja testada. Basicamente, a ANOVA pode ser considerada 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 de uma 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 regressão são duas versões do Modelo Linear Geral (GLM). 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 ANOVA é usada para comparar a igualdade de duas ou mais populações.
