回归与方差分析|排名前7位的差异（包含信息图表）

回归和方差分析之间的区别

回归和ANOVA都是用于预测连续结果的统计模型，但是在回归的情况下，连续结果是根据一个或多个连续预测变量进行预测的，而在ANOVA情况下，连续结果是根据一个或多个分类预测变量进行预测。

回归是一种统计方法，用于建立变量集之间的关系，以便借助自变量对因变量进行预测，而方差分析则是一种统计工具，适用于不相关的群体以了解它们是否具有一个普遍的意思。

回归是建立变量集之间关系的非常有效的统计方法。进行回归分析的变量是因变量和一个或多个自变量。这是一种了解一个或多个自变量对因变量的影响的方法。

方差分析是方差分析的简称。 ANOVA是一种统计工具，通常用于随机变量。它涉及彼此不直接相关的组，以找出是否存在任何常用的手段。

理解这一点的一个简单示例是对来自不同学院的一系列学生成绩进行ANOVA检验，以找出一所学校的学生是否比另一所学校的学生好。
另一个例子是，如果两个独立的研究团队正在研究彼此不相关的不同产品。方差分析将帮助您找到提供更好结果的方法。方差分析的三种流行技术是随机效应，固定效应和混合效应。

回归应用于本质上大多数是固定或独立的变量，而方差分析则应用于随机变量。
回归主要以线性回归和多元回归这两种形式使用，理论上也存在强硬的其他回归形式，这些类型在实践中使用最为广泛，另一方面，存在三种流行的方差分析类型，它们是随机的效果，固定效果和混合效果。
回归主要用于借助单个或多个自变量对因变量进行估计或预测，而方差分析用于在不同组的变量之间找到共同的均值。
在回归的情况下，误差项的数目为一，而在方差分析的情况下，误差项的数目为一以上。

基础	回归	方差分析
定义	回归是建立变量集之间关系的非常有效的统计方法。	方差分析是方差分析的简称。它适用于无关的群体，以查明他们是否具有共同的均值
变量性质	回归适用于自变量或固定变量。	ANOVA适用于性质随机的变量
种类	回归主要以两种形式使用，它们是线性回归和多元回归，后者是自变量数量大于一个时。	方差分析的三种流行类型是随机效应，固定效应和混合效应。
例子	油漆公司以溶剂和单体为原料，是原油的衍生物。我们可以在该原材料的价格与布伦特原油价格的价格之间进行回归分析。	如果两个独立的研究小组正在研究彼此不相关的不同产品。方差分析将帮助您找到提供更好结果的方法。
使用的变量	回归应用于两组变量，其中一组是因变量，另一组是自变量。回归中自变量的数量可以是一个或多个。	方差分析适用于不一定彼此相关的不同变量。
测试的使用	回归主要由从业人员或行业专家使用，以便对因变量进行估计或预测。	方差分析用于查找不同组变量之间的公共平均值。
失误	由于回归中的误差项，回归分析做出的预测并不总是令人满意的，该误差项也称为残差。在回归的情况下，误差项的个数为1。	与回归不同，ANOVA中的错误数不止一个。

回归和方差分析都是适用于多个变量的强大统计工具。使用回归是为了在具有某些关系的自变量的帮助下对因变量进行预测。验证所作出的假设是否正确的假设是有帮助的。

回归用于本质上固定或独立的变量，并且可以使用单个独立变量或多个独立变量来进行回归。 ANOVA用于查找彼此不相关的不同组的变量之间的共同点。它不是用来进行预测或估计，而是用来了解变量集之间的关系。