回归与方差分析
回归和方差分析（方差分析）是统计理论中的两种方法，用于分析与另一变量相比的一个变量的行为。在回归中，通常是基于独立变量的因变量的变化，而在ANOVA中，它是来自两个群体的两个样本的属性的变化。
有关回归的更多信息
回归是一种统计方法，用于绘制两个变量之间的关系。通常，当收集数据时，可能会有取决于其他的变量。这些变量之间的确切关系只能通过回归方法建立。确定这种关系有助于理解和预测一个变量对另一个变量的行为。
回归分析的最常见应用是估计因变量对因变量的值或值范围的值。例如，使用回归我们可以根据从随机样本收集的数据建立商品价格和消费之间的关系。回归分析将产生数据集的回归函数，该数据集是最适合可用数据的数学模型。这很容易由散点图表示。图形上的回归等同于找到给出数据集的最佳拟合曲线。曲线的功能是回归函数。使用数学模型，可以以给定价格预测商品的使用。
因此，回归分析被广泛用于预测和预测。它也用于在实验数据，物理，化学以及许多自然科学和工程学科领域建立关系。如果关系或回归函数是线性函数，则该过程称为线性回归。在散点图中，它可以表示为直线。如果函数不是参数的线性组合，则回归是非线性的。
有关方差分析的更多信息（方差分析）
方差分析不涉及对两个或多个变量之间的关系分析。相反，它检查了来自不同人群的两个或更多样本是否具有相同的均值。例如，考虑学校在学校成绩举行的考试的考试结果。即使测试不同，性能也可能与课程相似。一种验证这一点的方法是比较每个班级的平均值。方差分析或方差分析允许检验该假设。在基础知识上，方差分析可以视为t检验的扩展，其中比较了两个人群中的两个样本的平均值。
方差分析的基本思想是考虑样品内的变化和样品之间的变化。样品内的变化可以归因于随机性，而样品之间的变化可以归因于随机性和其他外部因素。方差分析基于三个模型；固定效应模型，随机效应模型和混合效应模型。
回归和方差分析有什么区别？
•方差分析是对两个或多个样本之间的变化的分析，而回归是对两个或多个变量之间关系的分析。
•使用三个基本模型（固定效应模型，随机效应模型和混合效应模型）应用ANOVA理论，同时使用两个模型（线性回归模型和多元回归模型）应用回归。
•ANOVA和回归是通用线性模型（GLM）的两个版本。ANOVA基于分类预测变量，而回归基于定量预测变量。
•回归是一种更灵活的技术，它用于预测和预测，而方差分析用于比较两个或多个人群的平等。
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