方差分析之間的差異(difference betweeen anova)和回歸(regression)的區別
方差分析Â vs回歸
很難區分方差分析和回歸之間的差異。這是因為這兩個術語的相似之處多於不同之處。可以說，方差分析和回歸是同一枚硬幣的兩面。
方差分析（ANOVA）和回歸統計模型僅適用於有連續結果變數的情況。回歸模型基於一個或多個連續預測變數。相反，方差分析模型是基於一個或多個分類預測變數。方差分析側重於隨機變數，回歸分析側重於固定或獨立或連續變數。在方差分析中可以有幾個誤差項，而在回歸中只有一個誤差項。
當方差分析有三個模型時，回歸主要有兩個模型。固定效應、隨機效應和混合效應是方差分析可用的三種模型。多元回歸和線性回歸是常用的回歸模型。識別影響資料集的因素的初始測試可以透過方差分析模型來完成。方差分析模型的檢驗結果可用於回歸公式相關性的F檢驗。
方差分析主要用於確定不同組的資料是否有共同的均值。回歸廣泛用於預測和預測。它還用於檢視哪個自變數與因變數相關。回歸的第一種形式可以在勒讓德的書《最小二乘法》中找到，是弗朗西斯·高爾頓在19世紀創造了“回歸”這個詞。
方差分析首次由研究人員非正式使用是在19世紀。羅納德·費舍爾爵士（Sir Ronald Fisher）在1918年的一篇文章中正式使用了方差分析（ANOVA）一詞。費舍爾在其著作《研究工作者的統計方法》（Statistical Methods for Research Workers）中引入了方差分析（ANOVA）一詞後，方差分析得到了廣泛的應用
總結：
1.回歸模型基於一個或多個連續預測變數。
2.相反，方差分析模型基於一個或多個分類預測變數。3.方差分析中可能有多個誤差項，而回歸中只有一個誤差項。4.方差分析主要用於確定不同組的資料是否有共同的均值。
5.回歸廣泛用於預測和預測。
6.它還用於確定哪個自變數與因變數相關。7.第一種回歸形式可以在勒讓德的書《最小二乘法》中找到
8.弗朗西斯·高爾頓在19世紀創造了“回歸”一詞。9.方差分析在19世紀首次被研究人員非正式使用。在菲舍爾將這一術語寫進他的《研究工作者的統計方法》一書後，這一術語廣受歡迎
- 發表於 2021-06-23 13:54
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