方差分析之间的差异(difference betweeen anova)和回归(regression)的区别
方差分析Â vs回归
很难区分方差分析和回归之间的差异。这是因为这两个术语的相似之处多于不同之处。可以说，方差分析和回归是同一枚硬币的两面。
方差分析（ANOVA）和回归统计模型仅适用于有连续结果变量的情况。回归模型基于一个或多个连续预测变量。相反，方差分析模型是基于一个或多个分类预测变量。方差分析侧重于随机变量，回归分析侧重于固定或独立或连续变量。在方差分析中可以有几个误差项，而在回归中只有一个误差项。
当方差分析有三个模型时，回归主要有两个模型。固定效应、随机效应和混合效应是方差分析可用的三种模型。多元回归和线性回归是常用的回归模型。识别影响数据集的因素的初始测试可以通过方差分析模型来完成。方差分析模型的检验结果可用于回归公式相关性的F检验。
方差分析主要用于确定不同组的数据是否有共同的均值。回归广泛用于预测和预测。它还用于查看哪个自变量与因变量相关。回归的第一种形式可以在勒让德的书《最小二乘法》中找到，是弗朗西斯·高尔顿在19世纪创造了“回归”这个词。
方差分析首次由研究人员非正式使用是在19世纪。罗纳德·费舍尔爵士（Sir Ronald Fisher）在1918年的一篇文章中正式使用了方差分析（ANOVA）一词。费舍尔在其著作《研究工作者的统计方法》（Statistical Methods for Research Workers）中引入了方差分析（ANOVA）一词后，方差分析得到了广泛的应用
总结：
1.回归模型基于一个或多个连续预测变量。
2.相反，方差分析模型基于一个或多个分类预测变量。3.方差分析中可能有多个误差项，而回归中只有一个误差项。4.方差分析主要用于确定不同组的数据是否有共同的均值。
5.回归广泛用于预测和预测。
6.它还用于确定哪个自变量与因变量相关。7.第一种回归形式可以在勒让德的书《最小二乘法》中找到
8.弗朗西斯·高尔顿在19世纪创造了“回归”一词。9.方差分析在19世纪首次被研究人员非正式使用。在菲舍尔将这一术语写进他的《研究工作者的统计方法》一书后，这一术语广受欢迎
- 发表于 2021-06-23 13:54
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