분산 분석(ANOVA)

분산 분석(ANOVA)이란 무엇입니까?

분산 분석(ANOVA)은 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향의 차이 또는 상관 관계를 테스트하는 데 사용되는 통계 기술입니다.

ANOVA는 주식 변동에 영향을 미치는 요인을 먼저 결정하여 유가 증권 가격의 움직임을 예측하는 것과 같이 금융에서 여러 가지 방법으로 사용됩니다. 이 분석은 다양한 조건에서 증권 또는 시장 지수 의 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다 .

분산 분석의 이해

분산 분석(ANOVA) 통계 모델은 20세기 초 영국 수학자 Ronald Fisher가 작성한 과학 논문에서 처음 소개되었습니다. 그는 분산이라는 용어를 처음 도입한 것으로 알려져 있습니다.

ANOVA 테스트는 차이점을 조사할 뿐만 아니라 가변 평균에서 분산의 정도 또는 둘 간의 차이도 확인합니다. 변수의 통계적 유의성을 분석하는 방법입니다. ANOVA 분석은 더 유연하고 더 적은 수의 관찰이 필요하기 때문에 때때로 t-검정 보다 더 정확한 것으로 간주됩니다 . 또한 테스트를 수행하여 평가할 수 있는 것보다 더 복잡한 분석에 사용하기에 더 적합합니다.

또한 ANOVA 테스트를 통해 연구원은 변수 간의 관계를 밝힐 수 있지만 t-테스트는 그렇지 않습니다. ANOVA 테스트의 변형에는 일원 분산 분석(2개 이상의 독립 변수 간의 통계적으로 유의한 차이를 검색하는 데 사용), 이원 ANOVA (하나의 종속 변수에 대한 두 독립 변수의 잠재적 상호 작용 발견) 및 요인 ANOVA가 포함됩니다. 두 개 이상의 요인이나 변수를 두 가지 수준으로 평가합니다.

금융 변동성 분석

분산 분석 테스트는 주식 변동에 영향을 미치는 요인을 먼저 결정하여 유가 증권 가격의 움직임을 예측하는 것과 같이 금융에서 여러 가지 방법으로 사용됩니다. 이 분석은 다양한 조건에서 증권 또는 시장 지수의 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

이러한 유형의 분석은 시장 행동뿐만 아니라 유가 증권의 가격을 결정하는 다양한 기본 요소를 분석하려고 시도합니다. 예를 들어, 증권의 상승 또는 하락이 이자율의 변화로 인한 것임을 나타낼 수 있습니다. t-검정 및 f-검정은 통계적 유의성이 있는 변수를 결정하기 위해 분산 검정의 분석 결과를 분석하는 데 사용됩니다.

다른 응용 프로그램의 분산 분석

금융 산업에서의 응용 외에도 ANOVA는 임상 시험 데이터를 검토할 때 가설을 테스트하기 위한 다양한 컨텍스트 및 응용 프로그램에서도 사용됩니다.

예를 들어, 환자 결과에 대한 다양한 치료 프로토콜의 효과를 비교합니다. 사회 과학 연구(예: 특정 변수에 대한 성별 및 계급의 영향 평가), 소프트웨어 엔지니어링(예: 데이터베이스 관리 시스템 평가), 제조(제품 및 프로세스 품질 측정 기준 평가), 산업 디자인 필드.

##하이라이트

• ANOVA는 금융 및 금융 시장을 포함한 다양한 응용 분야에서 다양한 요인 간의 상관 관계 및 연관성을 찾고 확인하는 데 사용됩니다.

• 일원모형, 이원모형, 요인모형 등 다양한 ANOVA 기법이 있습니다.

• 분산 분석(ANOVA)은 관심 있는 종속 변수에 대한 하나 이상의 독립 변수의 영향을 분석하는 통계적 방법입니다.