Différence entre la régression et l'ANOVA
La régression et l'ANOVA sont les modèles statistiques qui sont utilisés pour prédire le résultat continu, mais dans le cas de la régression, le résultat continu est prédit sur la base d'une ou de plusieurs variables prédictives continues alors qu'en cas d'ANOVA, le résultat continu est prédite sur la base d'une ou de plusieurs variables prédictives catégorielles.
La régression est une méthode statistique permettant d'établir la relation entre des ensembles de variables afin de faire des prédictions de la variable dépendante à l'aide de variables indépendantes. ANOVA, d'autre part, est un outil statistique appliqué à des groupes non liés pour savoir s'ils ont une moyenne commune.
Qu'est-ce que la régression?
La régression est une méthode statistique très efficace pour établir la relation entre des ensembles de variables. Les variables pour lesquelles l'analyse de régression est effectuée sont la variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. C'est une méthode pour comprendre l'effet sur une variable dépendante d'une ou de plusieurs variables indépendantes.
- Supposons, par exemple; une entreprise de peinture utilise l'un des dérivés du solvant brut et des monomères comme matière première. Nous pouvons effectuer une analyse de régression entre le prix de cette matière première et le prix du prix du Brent.
- Dans cet exemple, le prix de la matière première est la variable dépendante et le prix des prix du Brent est la variable indépendante.
- Comme le prix des solvants et des monomères augmente et diminue avec la hausse et la baisse des prix du Brent, le prix de la matière première est la variable dépendante.
- De même, toute décision commerciale visant à valider une hypothèse selon laquelle une action particulière conduira à l'augmentation de la rentabilité d'une division peut être validée à partir du résultat de la régression entre les variables dépendantes et indépendantes.
Qu'est-ce qu'Anova?
ANOVA est la forme abrégée de l'analyse de la variance. L'ANOVA est un outil statistique généralement utilisé sur des variables aléatoires. Il s'agit d'un groupe non directement lié les uns aux autres afin de savoir s'il existe des moyens communs.
- Un exemple simple pour comprendre ce point est de lancer une ANOVA pour la série de notes d'étudiants de différents collèges afin d'essayer de savoir si un étudiant d'une école est meilleur que l'autre.
- Un autre exemple peut être si deux équipes de recherche distinctes recherchent des produits différents non liés les uns aux autres. ANOVA aidera à trouver lequel donne les meilleurs résultats. Les trois techniques populaires d'ANOVA sont un effet aléatoire, un effet fixe et un effet mixte.
Infographie de régression vs ANOVA
Différences clés entre la régression et l'ANOVA
- La régression est appliquée aux variables qui sont pour la plupart fixes ou indépendantes par nature, et l'ANOVA est appliquée aux variables aléatoires.
- La régression est principalement utilisée sous deux formes; ce sont la régression linéaire et la régression multiple; d'autres formes difficiles de régression sont également présentes en théorie; ces types sont les plus largement utilisés dans la pratique. D'autre part, il existe trois types populaires d'ANOVA: un effet aléatoire, un effet fixe et un effet mixte.
- La régression est principalement utilisée pour faire des estimations ou des prédictions pour la variable dépendante à l'aide de variables indépendantes uniques ou multiples, et l'ANOVA est utilisée pour trouver une moyenne commune entre les variables de différents groupes.
- Dans le cas de la régression, le numéro du terme d'erreur est un, mais dans le cas de l'ANOVA, le numéro du terme d'erreur est supérieur à un.
Tableau comparatif
| Base | Régression | ANOVA | ||
| Définition | La régression est une méthode statistique très efficace pour établir la relation entre des ensembles de variables. | ANOVA est la forme abrégée de l'analyse de la variance. Il est appliqué à des groupes non liés pour savoir s'ils ont une moyenne commune | ||
| Nature de la variable | La régression est appliquée à des variables indépendantes ou à des variables fixes. | L'ANOVA est appliquée à des variables de nature aléatoire | ||
| Les types | La régression est principalement utilisée sous deux formes. Ce sont la régression linéaire et la régression multiple; le dernier est lorsque le nombre de variables indépendantes est supérieur à un. | Les trois types populaires d'ANOVA sont un effet aléatoire, un effet fixe et un effet mixte. | ||
| Exemples | Une entreprise de peinture utilise des solvants et des monomères comme matière première, qui est un dérivé du brut; nous pouvons effectuer une analyse de régression entre le prix de cette matière première et le prix du prix du Brent. | Supposons que deux équipes de recherche distinctes recherchent des produits différents non liés les uns aux autres. ANOVA aidera à trouver lequel donne les meilleurs résultats. | ||
| Variables utilisées | La régression est appliquée à deux ensembles de variables, l'un d'eux est la variable dépendante et l'autre est la variable indépendante. Le nombre de variables indépendantes dans la régression peut être une ou plusieurs. | L'ANOVA est appliquée à des variables de différentes, qui ne sont pas nécessairement liées les unes aux autres. | ||
| Utilisation du test | La régression est principalement utilisée par les praticiens ou les experts de l'industrie afin de faire des estimations ou des prédictions pour la variable dépendante. | L'ANOVA est utilisée pour trouver une moyenne commune entre les variables de différents groupes. | ||
| les erreurs | Les prédictions faites par l'analyse de régression ne sont pas toujours souhaitables; c'est à cause du terme d'erreur dans une régression, ce terme d'erreur est également appelé résiduel. Dans le cas de la régression, le numéro du terme d'erreur est un. | Le nombre d'erreurs en cas d'ANOVA, contrairement à la régression, est supérieur à un. |
Conclusion
Les régressions et l'ANOVA sont de puissants outils statistiques qui sont appliqués à plusieurs variables. La régression est utilisée afin de faire des prédictions de la variable dépendante à l'aide de variables indépendantes qui ont des relations. Il est utile de valider une hypothèse indiquant si l'hypothèse formulée est correcte ou non.
La régression est utilisée sur des variables de nature fixe ou indépendante et peut être effectuée à l'aide d'une seule variable indépendante ou de plusieurs variables indépendantes. ANOVA est utilisé pour trouver un commun entre des variables de différents groupes qui ne sont pas liées les unes aux autres. Il n'est pas utilisé pour faire une prédiction ou une estimation mais pour comprendre les relations entre l'ensemble des variables.
