В чём отличие множественной линейной регрессии от ANOVA?

Отличие множественной линейной регрессии от ANOVA заключается в их целях и задачах:

1. Множественная линейная регрессия моделирует взаимосвязь между зависимой переменной и двумя или более независимыми переменными. 1 Она помогает понять, как изменяется зависимая переменная, когда изменяется какая-либо одна из независимых переменных, в то время как остальные остаются фиксированными. 1
2. ANOVA (дисперсионный анализ) тестирует различия между групповыми средними значениями. 13 Например, с его помощью можно сравнить среднюю потерю веса по нескольким группам диет, чтобы увидеть, есть ли существенная разница между ними. 1

Таким образом, основное отличие в том, что множественная линейная регрессия фокусируется на взаимосвязи между переменными, а ANOVA — на сравнении средних значений групп.