В чем основные отличия дисперсионного анализа от множественной линейной регрессии?

Некоторые отличия дисперсионного анализа от множественной линейной регрессии:

Цель применения:

• Дисперсионный анализ используется для оценки влияния одного или нескольких факторов на изменчивость изучаемого числового признака (зависимой переменной). 1fin.ru Основная цель — выявить, существуют ли статистически значимые различия между средними значениями зависимой переменной в разных группах, сформированных по уровням фактора. 1fin.ru
• Множественная линейная регрессия применяется, когда независимых переменных две и более. birdyx.ru Цель анализа — формирование представления об изменениях зависимой величины в случае, если другие переменные остаются неизменными. spravochnick.ru

Количество переменных:

• Дисперсионный анализ может быть однофакторным (изучается влияние одного фактора на результаты эксперимента), двухфакторным (при изучении влияния двух факторов) и многофакторным (позволяет оценить не только влияние каждого из факторов в отдельности, но и их взаимодействия). www.dvfu.ru
• Множественная линейная регрессия предполагает использование уравнения с двумя и более переменными. spravochnick.ru Добавление новых величин или параметров в исследование увеличивает коэффициент детерминации, который показывает, насколько уравнение соответствует реальной действительности. spravochnick.ru

Таким образом, дисперсионный анализ фокусируется на сравнении средних значений в разных группах, а множественная линейная регрессия — на исследовании взаимосвязи между несколькими переменными.