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方差分析与回归分析

方差分析与回归分析

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方差分析与回归分析
  
方差分析(Analysis of Variance, 缩写为ANOVA)是数理统计学中常用的数据处理方法之一,是工农业生产和科学研究中分析试验数据的一种有效的工具。也是开展试验设计、参数设计和容差设计的数学基础。

一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素,各因素之间的交互作用,以及显著影响因素的最佳水平等。

方差分析是在可比较的数组中,把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。对变差的度量,采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和。这是一个很重要的思想。

回归分析(Regression Analysis)是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具,它是在一组试验或观测数据的基础上,寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。粗略地讲,可以理解为用一种确定的函数关系去近似代替比较复杂的相关关系,这个函数称为回归函数,在实际问题中称为经验公式。回归分析所研究的主要问题就是如何利用变量X,Y的观察值(样本),对回归函数进行统计推断,包括对它进行估计及检验与它有关的假设等。
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ZKL47 (威望:42)

赞同来自: davidliy

方差分析往往忽略适用前提之一:无交互作用,但多元回归中的交互作用难免。
回归分析也没那么简单,自变量之间有函数关系,尤其是非线性关系。

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