Что необходимо знать об ANOVA?

Статистика – неотъемлемая часть торговой индустрии. Каждый инвестор, трейдер или аналитик, ежедневно или нет, но хотя бы раз уже сталкивался с этим методом. Вы слышали что-нибудь об ANOVA? Что это за метод и в чем его уникальность? Здесь вы найдет все, что вам необходимо знать. Давайте углубимся в эту тему.

Дисперсионный анализ ANOVA – это инструмент статистического анализа. Он делит наблюдаемую изменчивость, обнаруженную в наборе данных, на две части: случайные и систематические факторы. Систематические факторы оказывают статистическое влияние на данный набор данных, чего не скажешь о случайных факторах. Аналитики используют тест ANOVA для определения влияния независимых переменных на исследование регрессии зависимых переменных.

Подходы t- и z-критериев, разработанные в прошлом веке, использовались для аналитических исследований до 1918 года. Это происходило до того, как Рональд Фишер разработал процесс дисперсионного анализа. ANOVA также известен как дисперсионный анализ Фишера. Это расширение t- и z-тестов. Этот термин стал известен в 1925 году, когда появился в книге Фишера «Статистические методы для исследователей».

Формула

Формула ANOVA: F = MSE/MST.

Где: F = коэффициент ANOVA, MST = средняя сумма квадратов обработки, MSE = средняя сумма квадратов ошибки. Тест ANOVA – это отправная точка для анализа факторов, влияющих на данный набор данных. После завершения теста аналитик проводит дополнительное тестирование методологических факторов, которые существенно влияют на несогласованность набора данных. Аналитик использует влияние теста ANOVA в f-тесте для разработки других данных, логичных с ожидаемыми моделями регрессии.

Тест позволяет сравнивать более двух групп одновременно, чтобы определить корреляцию между ними. Результат формулы, F-статистика, позволит вам проанализировать несколько наборов данных для оценки изменчивость между образцами.

Если нет реальной разницы между тестовыми группами, нулевая гипотеза, то результат статистического анализа F-отношения ANOVA, будет близок к 1. Распределение всех возможных значений в F-статистике является F-распределением. Это группа функций распределения с двумя числами, называемыми «степень свободы знаменателя».

В каких случаях этот тест работает? Например, исследователь может проверить студентов из колледжа, чтобы убедиться, что один из студентов постоянно превосходит других студентов. В другом примере исследователь НИОКР в бизнес-приложении может изучить два процесса разработки продукта. Этот тест поможет исследователю увидеть, лучше ли один метод, чем другой, например, по рентабельности.

Как работает ANOVA?

Тип теста ANOVA зависит от многих факторов. В основном это экспериментальные данные. Мы можем использовать дисперсионный анализ, если статистическое программное обеспечение недоступно, поскольку ANOVA рассчитывается вручную. Он прост в использовании и лучше всего подходит для небольших образцов. В случае нескольких экспериментальных планов размеры выборки должны быть на одном уровне факторов для различных комбинаций.

ANOVA очень эффективен для тестирования трех или более переменных. Они аналогичны t-критерию с множественными выборками. Однако тип I вызывает меньше ошибок и имеет отношение к некоторым проблемам. ANOVA включает дисперсию различных источников. Мы можем использовать этот метод с тестовыми группами, предметами и группами.

Существует два основных типа ANOVA: односторонний и двусторонний. Кроме того, существуют другие варианты ANOVA. Например, MANOVA, который отличается от ANOVA, оценивает только одну зависимую переменную за раз. Односторонний дисперсионный анализ (ANOVA) оценивает влияние одного фактора на одну переменную ответа. Он определяет, все ли шаблоны одинаковы. Односторонний дисперсионный анализ в основном предназначен для объяснения любых статистически значимых изменений между факторами трех или дополнительных независимых команд.

Двусторонний ANOVA – это расширение одностороннего ANOVA. В одностороннем порядке у вас есть одна независимая переменная, которая влияет на зависимую переменную. Двусторонний дисперсионный анализ ANOVA позволяет компании сравнивать производительность сотрудников на основе двух независимых переменных: заработной платы и набора навыков. Он используется для проверки действия двух факторов одновременно и для наблюдения за взаимодействием между двумя элементами.

Этот метод сегодня выглядит очень эффективным во многих сферах и значительно упрощает современные процессы.