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統計学
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どちらの手法も、Y(目的変数)とX説明変数の関係を表す、以下のような線形のモデルです。 Y = X1 + X2 + ・・・ + XN このときYは連続変数ですが、X1, X2,・・・が連続変数の場合は回帰分析、名義変数（カテゴリーの変数）の場合は分散分析になります。 どちらの手法も、YをXで説明する（モデル式の作成）またはYの（変動）に影響を及ぼすXの変数（因子）を見つけるという目的のためのもので、Xが名義変数であれば、分散分析という名前の手法、Xが連続変数であれば、回帰分析という名前の手法になります。
- backs
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誰か親切な人が回答してくれるかもと思っていたのですが、、、 簡単にいえば,分散分析は異なる条件下で観測された値の平均値の差を確かめることができます。例えばA地点,B地点,C地点での降水量に違いはあるかなどですね。 回帰分析はある値を予測するために使われます。例えば1ヶ月の生活費とその中に含まれる食費という2変量があった場合,(1ヶ月の生活費) = 2.35 * (食費) + 40000という回帰方程式が立てられます。そうすると,仮に3月の食費を25000円とすれば,y = 2.35 * 25000 + 40000 = 98750は1ヶ月に掛かるだろうということが分かるわけです。 そもそも,分散分析と回帰分析は全く異なった手法なので使い分けも何もないのです。大阪から東京へ行くのに冷蔵庫を使うか,それともTVを使うかという問題と同じようなことです。それとも,回帰分析における分散分析の意味が分からないということでしょうか。。。
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