Diferença entre análise de regressão e análise de variância?

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Estou aprendendo agora sobre análise de regressão e análise de variância.

Na análise de regressão, você tem uma variável fixa e deseja saber como a variável vai com a outra variável.

Na análise de variância, você deseja saber, por exemplo: Se esse alimento animal específico influencia o peso dos animais ... Então, um var fixo e a influência nos outros ...

Isso é certo ou errado, pls me ajude ...

regression Le Max
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Suponha que seu conjunto de dados consista em um conjunto para você deseje observar a dependência de em . $(x_i,y_i)$ $i=1,\ldots,n$ $y$ $x$

Suponha que você encontre os valores e de e que minimizem a soma residual dos quadrados Em seguida, você considera como o valor previsto para qualquer valor (não necessariamente já observado) . Isso é regressão linear. $\hat\alpha$ $\hat\beta$ $\alpha$ $\beta$

\sum_{i = 1}^{n} (y_{i} - (α + β x_{i}))^{2} .

$\sum_{i=1}^n (y_i - (\alpha+\beta x_i))^2.$

\hat{y} = \hat{α} + \hat{β} x

$\hat y = \hat\alpha+ \hat\beta x$

y

$y$

x

$x$

Agora considere decompor a soma total de quadrados com graus de liberdade, em partes "explicadas" e "inexplicáveis": com e graus de liberdade, respectivamente. Essa é a análise de variância, e então consideramos coisas como estatísticas este

\sum_{i = 1}^{n} (y_{i} - \bar{y})^{2} where \bar{y} = \frac{y_{1} + \dots + y_{n}}{n}

$\sum_{i=1}^n (y_i - \bar y)^2 \qquad\text{where }\bar y = \frac{y_1+\cdots+y_n}{n}$

n - 1

$n-1$

\underset{explicado}{\underset{⏟}{\sum_{Eu = 1}^{n} ((\hat{α} + \hat{β} x_{Eu}) - \bar{y})^{2}}} + \underset{inexplicável}{\underset{⏟}{\sum_{Eu = 1}^{n} (y_{Eu} - (\hat{α} + \hat{β} x_{Eu}))^{2}}} .

$\underbrace{\sum_{i=1}^n ((\hat\alpha+\hat\beta x_i) - \bar y)^2}_{\text{explained}}\ +\ \underbrace{\sum_{i=1}^n (y_i - (\hat\alpha+\hat\beta x_i))^2}_{\text{unexplained}}.$

1

$1$

n - 2

$n-2$

F = \frac{\sum_{Eu = 1}^{n} ((\hat{α} + \hat{β} x_{Eu}) - \bar{y})^{2} / 1}{\sum_{Eu = 1}^{n} (y_{Eu} - (\hat{α} + \hat{β} x_{Eu}))^{2} / (n - 2)} .

$F = \frac{\sum_{i=1}^n ((\hat\alpha+\hat\beta x_i) - \bar y)^2/1}{\sum_{i=1}^n (y_i - (\hat\alpha+\hat\beta x_i))^2/(n-2)}.$ A estatística F testa a hipótese nula .

β = 0

$\beta=0$

Um frequentemente primeiros encontros, o termo "análise de variância" quando o indicador é categórico, de modo que você está ajustando o modelo onde identifica qual categoria é o valor do indicador. Se houver categorias, você obteria graus de liberdade no numerador na estatística F e, geralmente, graus de liberdade no denominador. Mas a distinção entre regressão e análise de variância ainda é a mesma para esse tipo de modelo.

y = α + β_{Eu}

$y = \alpha + \beta_i$

i

$i$

k

$k$

k - 1

$k-1$

n - k

$n-k$

Alguns pontos adicionais:

Para alguns matemáticos, o relato acima pode fazer parecer que todo o campo é apenas o que é visto acima, portanto, pode parecer misterioso que tanto a regressão quanto a análise de variância sejam áreas de pesquisa ativas. Há muita coisa que não cabe em uma resposta apropriada para postar aqui.
Há um erro popular e tentador, que é chamado de "linear" porque o gráfico de é uma linha. Isso é falso. Uma das minhas respostas anteriores explica por que ainda é chamada de "regressão linear" quando você está ajustando um polinômio por meio de mínimos quadrados. $y=\alpha+\beta x$

Michael Hardy
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5

@MichaelHardy Embora a decomposição da variação em componentes na regressão seja frequentemente referida como uma tabela de análise de variação. Não é isso que os estatísticos geralmente querem dizer com ANOVA. Os métodos 1) regressão linear, 2) análise de variância e 3) análise de covariância são categorias na rubrica geral do modelo linear geral, a regressão linear envolve covariáveis contínuas, a ANOVA inclui apenas grupos discretos e a ANCOVA é uma combinação de covariáveis contínuas e grupos discretos.

Michael R. Chernick

1

Informalmente, às vezes se fala dessa maneira, e minha resposta não disse isso, mas deve-se saber que (1) a estimativa dos coeficientes pelos mínimos quadrados é feita em qualquer um dos dois problemas (preditores contínuos ou categóricos) e na decomposição da soma de quadrados com seus graus correspondentes de liberdade - uma tabela anova - também é feita em qualquer um dos dois problemas.

22812 Michael Hardy

5

Com essa concessão, você deve admitir que não há nada errado com a minha resposta. Também os termos ANOVA, ANCOVA e regressão não são termos informais. Eles são muito distintamente formais e é incorreto dizer ao OP que ANOVA é a decomposição da variância na regressão. O fato de um procedimento estatístico que alguém chamado anova possa fazer qualquer modelo linear não prova nada. No SAS proc reg lida apenas com regressão, proc anova lida apenas com a análise de variância como eu a defini e proc glm é a que faz as duas coisas.

Michael R. Chernick

1

.... e em R, "lm (....)" fornece coeficientes de regressão em ambas as situações, e "anova (lm (....))" fornece a decomposição da soma do quadrado e dos graus de liberdade, em ambas as situações. Quanto a "tenho que admitir", coloquei mais alguns comentários abaixo da sua resposta. Certamente, se você mencionar a regressão logística, seria mais claro se você dissesse que, assim que não estiver falando de regressão linear, a palavra "regressão" é um termo muito amplo que pode incluir muitas coisas.

Michael Hardy

@MichaelHardy Sinta-se livre para comentar sobre a minha pergunta levantada no site stats.SE. Penso que a sua resposta e a minha resposta a esta pergunta estão corretas. Eu certamente me oponho à minha resposta ser rejeitada. Eu queria ter a opinião de outras pessoas na comunidade de estatísticas sobre isso.

Michael R. Chernick

5

A principal diferença é a variável de resposta. Enquanto a regressão logística lida com uma resposta binária na análise de regressão linear e também com a regressão não linear, a variável de resposta é contínua. Você tem uma (s) variável (s) (também conhecida como covariável (s)) que têm um relacionamento funcional com a variável de resposta contínua. Na análise de variância, a resposta é contínua, mas pertence a algumas categorias diferentes (por exemplo, grupo de tratamento e grupo de controle). Na análise de variância, você procura diferença na resposta média entre os grupos. Na regressão linear, você observa como a resposta muda à medida que as covariáveis mudam. Outra maneira de observar a diferença é dizer que, na regressão, as covariáveis são contínuas, enquanto na análise de variância elas são um conjunto discreto de grupos.

Michael R. Chernick
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6

Eu consideraria a pergunta como a diferença entre regressão linear e análise de variância; trazer regressão logística parece se afastar do tópico. No entanto, sua última frase está errada. A análise de variação pode ser feita independentemente de os preditores serem discretos ou contínuos.

22812 Michael Hardy

1

De fato, existem preditores na análise de variância. No seu exemplo, o preditor é categórico, mas não precisa ser assim. A análise de variância não considera apenas problemas envolvendo "grupos discretos".

Michael Hardy

3

@MichaelHardy Estou dando um passo atrás porque, quando verifico minhas enciclopédias estatísticas, encontro referências à análise de variância em termos de decomposição de variância no modelo linear geral. Mas o termo tem dois significados e, muitas vezes, a ANOVA se distingue da ANCOVA e da regressão da maneira que descrevi. Portanto, o OP deve estar ciente de ambos os termos, o que se refere à inferência sobre os componentes de variância no modelo linear geral e o que se refere à subclasse de modelos lineares que envolve apenas grupos discretos.

Michael R. Chernick

2

Penso no uso que você está usando como informal. Parece estranho mencionar regressão logística sem dizer que é apenas uma de uma variedade de "regressões", quando esse termo é usado no sentido amplo de estimar um valor médio ou previsto de uma variável dada outra e depois distingui- lo da análise de variância . Mas a questão da diferença entre modelos de regressão linear e análise de variância parece ser uma questão mais sensata. Mas muitas vezes existem incertezas sobre o que o pôster original pretendia.

Michael Hardy

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Quaisquer que tenham sido suas intenções, considero inapropriado o comentário " Tenho doutorado em estatística ... ". Primeiro de tudo, não faz nada para resolver o problema em questão. Apelar à autoridade é uma abordagem frequentemente usada, mas muito equivocada, para provar as coisas. Apelar para sua própria autoridade é ainda mais problemático. Também pode ser interpretado como mostrando (inadvertidamente ou de outra forma) uma falta de respeito pelo @MichaelHardy (o pessoal que você está abordando), que também possui um PhD em estatística de um programa muito respeitável.

cardeal

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A análise de variância (ANOVA) é um corpo de método estatístico para analisar observações assumidas como sendo da estrutura

$y_i=\beta_1x_{i1}+\beta_2x_{i2}+\dots+\beta_px_{ip}+e_i,~i=1(1)n$ , que são constituídos por combinações lineares de quantidades desconhecidas mais erros e os { } são conhecidos coeficientes constantes com o rv { } não estão correlacionados e têm a mesma média e variância (desconhecido) . $p$ $\beta_1,\beta_2,\dots,\beta_p$ $e_1,e_2,\dots,e_n$ $x_{ij}$ $e_i$ $0$ $\sigma^2$

ie Onde D é matriz de dispersão ou matriz de variância-covariância. $E(y^{n \times 1})=X\beta,D(y)=\sigma^2I_n$

, em que os coeficientes { } são os valores das variáveis do contador ou do indicador que se referem à presença ou ausência dos efeitos { } nas condições sob as quais as observações são feitas: { } é o número de vezes que ocorre na i-ésima observação e geralmente é ou . Em geral, na análise de variância, todos os fatores são tratados qualitativamente. $x_{ij}$ $\beta_j$ $x_{ij}$ $\beta_j$ $0$ $1$

Se { } são valores assumidos nas observações, não por variáveis do contador, mas por variáveis contínuas como = tempo, = temperatura, , etc., temos um caso de * análise de regressão. Em geral, na análise de regressão todos os fatores são quantitativos e tratados quantitativamente. $x_{ij}$ $t$ $T$ $t^2,e^{-T}$

Principalmente, esses dois são dois tipos de análise.

Argha
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O que significa a notação ?

i = 1 (1) n

$i=1(1)n$

1

i = 1 (1) n

$i=1(1)n$ significa

i = 1, 2, \dots, n

$i=1,2,\dots,n$

Argha

-1

Na análise de regressão, você tem uma variável fixa e deseja saber como a variável vai com a outra variável.

Na análise de variância, você deseja saber, por exemplo: Se esse alimento animal específico influencia o peso dos animais ... ASSIM, um var fixo e a influência nos outros.

Aiza
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Olá Aiza, bem-vindo ao SE. Você precisa editar isso para fornecer mais contexto e deixar claro qual é a questão.

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