回帰vsANOVA | トップ7の違い（インフォグラフィック付き）

回帰とANOVAの違い

回帰とANOVAはどちらも、連続結果を予測するために使用される統計モデルですが、回帰の場合、連続結果は1つ以上の連続予測変数に基づいて予測されますが、ANOVAの場合は連続結果は1つまたは複数のカテゴリ別予測変数に基づいて予測されます。

回帰は、独立変数の助けを借りて従属変数の予測を行うために変数のセット間の関係を確立する統計的方法です。一方、ANOVAは、無関係のグループに適用され、それらが持っているかどうかを調べる統計ツールです。一般的な平均。

回帰とは何ですか？

回帰は、変数のセット間の関係を確立するための非常に効果的な統計手法です。回帰分析が行われる変数は、従属変数と1つ以上の独立変数です。これは、1つまたは複数の独立変数の従属変数への影響を理解する方法です。

  • たとえば、塗料会社が原材料として粗溶剤とモノマーの誘導体の1つを使用しているとすると、その原材料の価格とブレント原油の価格の間で回帰分析を実行できます。
  • この例では、原材料の価格が従属変数であり、ブレント価格の価格が独立変数です。
  • ブレント価格の上昇と下降に伴って溶媒とモノマーの価格が上下するため、原材料の価格が従属変数になります。
  • 同様に、特定のアクションが部門の収益性の向上につながるという仮説を検証するためのビジネス上の決定については、従属変数と独立変数の間の回帰の結果に基づいて検証できます。

Anovaとは何ですか？

ANOVAは、分散分析の短縮形です。ANOVAは、一般的に確率変数で使用される統計ツールです。共通の手段が存在するかどうかを調べるために、互いに直接関係のないグループが関与します。

  • この点を理解する簡単な例は、ある学校の1人の生徒が他の学校よりも優れているかどうかを調べるために、さまざまな大学の生徒の一連のマークに対してANOVAを実行することです。
  • もう1つの例は、2つの別々の研究チームが互いに関連のない異なる製品を研究している場合です。ANOVAは、どちらがより良い結果を提供しているかを見つけるのに役立ちます。ANOVAの3つの一般的な手法は、変量効果、固定効果、および混合効果です。

回帰とANOVAのインフォグラフィック

回帰とANOVAの主な違い

  • 回帰は、本質的にほとんど固定または独立している変数に適用され、ANOVAは確率変数に適用されます。
  • 回帰は主に線形回帰と重回帰の2つの形式で使用されますが、理論的には他の厳しい形式の回帰も存在します。これらのタイプは実際に最も広く使用されていますが、ANOVAにはランダムな3つの一般的なタイプがあります。効果、固定効果、および混合効果。
  • 回帰は主に、単一または複数の独立変数を使用して従属変数の推定または予測を行うために使用され、ANOVAは異なるグループの変数間の共通平均を見つけるために使用されます。
  • 回帰の場合、誤差項の数は1つですが、ANOVAの場合、誤差項の数は複数です。

比較表

基礎回帰ANOVA
定義回帰は、変数のセット間の関係を確立するための非常に効果的な統計手法です。ANOVAは、分散分析の短縮形です。関係のないグループに適用され、共通の平均があるかどうかを確認します
変数の性質回帰は、独立変数または固定変数に適用されます。ANOVAは、本質的にランダムな変数に適用されます
タイプ回帰は主に線形回帰と重回帰の2つの形式で使用され、後者は独立変数の数が複数の場合に使用されます。ANOVAの3つの一般的なタイプは、変量効果、固定効果、および混合効果です。
例塗料会社は、原油の派生物である原料として溶剤とモノマーを使用しています。その原材料の価格とブレント原油の価格の間で回帰分析を実行できます。2つの別々の研究チームが互いに関連のない異なる製品を研究している場合。ANOVAは、どちらがより良い結果を提供しているかを見つけるのに役立ちます。
使用される変数回帰は2セットの変数に適用され、1つは従属変数で、もう1つは独立変数です。回帰の独立変数の数は、1つまたは複数にすることができます。ANOVAは、必ずしも相互に関連しているとは限らない、異なる変数に適用されます。
テストの使用回帰は、従属変数の推定または予測を行うために、主に開業医または業界の専門家によって使用されます。ANOVAは、異なるグループの変数間の共通の平均を見つけるために使用されます。
エラー回帰分析によって行われる予測は、必ずしも望ましいとは限りません。これは、回帰の誤差項が原因であり、この誤差項は残差とも呼ばれます。回帰の場合、誤差項の数は1つです。回帰とは異なり、ANOVAの場合のエラーの数は複数です。

結論

回帰とANOVAはどちらも、複数の変数に適用される強力な統計ツールです。回帰は、いくつかの関係を持つ独立変数の助けを借りて従属変数の予測を行うために使用されます。作成された仮説が正しいかどうかの仮説を検証することは役に立ちます。

回帰は、本質的に固定または独立している変数で使用され、単一の独立変数または複数の独立変数を使用して実行できます。 ANOVAは、互いに関連していない異なるグループの変数間の共通点を見つけるために使用されます。予測や推定を行うためではなく、変数のセット間の関係を理解するために使用されます。