Różnica między ANCOVA a regresją

ANCOVA - wariancja partycjonowania

ANCOVA vs. Regresja

Zarówno ANCOVA, jak i regresja są technikami i narzędziami statystycznymi. ANCOVA i regresja mają wiele podobieństw, ale mają również pewne cechy wyróżniające. Zarówno ANCOVA, jak i regresja są oparte na zmiennej towarzyszącej, która jest ciągłą zmienną predykcyjną.

ANCOVA oznacza analizę kowariancji. Jest to połączenie jednokierunkowej ANOVA (analiza wariancji) i regresji liniowej, wariant regresji. Dotyczy zarówno zmiennych kategorycznych, jak i ciągłych. Jest to specyficzna metoda statystyczna do określania zakresu wariancji jednej zmiennej, która jest spowodowana zmiennością w niektórych innej zmiennej.

ANCOVA jest w zasadzie ANOVA z większym wyrafinowaniem i dodaniem zmiennej ciągłej do istniejącego modelu ANOVA. Inną formą ANCOVA jest Mancova (analiza wielowymiarowa kowariancji). Ponadto ANCOVA jest ogólnym modelem liniowym, który ma zmienną ciągłą wyniku i dwie lub więcej zmiennych predykcyjnych. Dwie zmienne predykcyjne są zarówno zmienne ciągłe, jak i kategoryczne.

W zmiennej ciągłej dane są ilościowe i skalowane, podczas gdy dane kategoryczne są scharakteryzowane jako nominalne i nie-skalowane. ANCOVA jest głównie stosowany do kontrolowania czynników, których nie można losowo losowo, ale nadal można obliczyć w skali przedziałowej w projektach eksperymentalnych, podczas gdy w projektach obserwacyjnych służy do usuwania zmiennych efektów, które zmieniają związek między niezależnymi niezależnymi a interwałami. Mancova ma również pewne zastosowanie w modelach regresji, w których jego główną funkcją jest dopasowanie regresji zarówno w niezależności kategorycznej, jak i interwałowej.

ANCOVA to model, który opiera się na regresji liniowej, w której zmienna zależna musi być liniowa do zmiennej niezależnej. Początki Mancova, a także ANOVA wynikają z rolnictwa, w którym główne zmienne dotyczy rentowności upraw.

Z drugiej strony regresja jest również narzędziem statystycznym, które jest dostępne w wielu wariantach. Warianty te obejmują model regresji liniowej, prostą regresję liniową, regresję logistyczną, regresję nieliniową, regresję nieparametryczną, solidną regresję i regresję stopniową. Regresja dotyczy ciągłych zmiennych.

Regresja liniowa

Regresja jest zależną zmienną zależną i zmienną niezależną ze sobą. W tym modelu istnieje jedna zmienna zależna i jedna lub więcej zmiennych niezależnych. Istnieje również wysiłek, aby zrozumieć zmianę wartości zmiennej zależnej z powodu zmian w jednym z niezależnych wariantów. W tej sytuacji inne niezależne warianty pozostają stałe.

W regresji istnieją dwa podstawowe typy: regresja liniowa i regresja wielokrotna. W regresji liniowej jedna zmienna niezależna jest używana do wyjaśnienia i/lub przewidywania wyniku „y” (co zmienna próbuje przewidzieć). Z drugiej strony istnieje również wielokrotność, w której regresja używa nie jednej, ale dwóch lub więcej zmiennych niezależnych, aby przewidzieć wynik.

Równanie zarówno regresji liniowej, jak i liniowej wynosi: Y = A + Bx + U, podczas gdy forma regresji wielokrotnej jest: Y = A + B1x1 + B2x2 + B3x3 +… + Btxt + U.

W obu równań „Y” oznacza zmienną, którą staramy się przewidzieć; „X” jest zmiennym narzędziem do przewidywania zmiennej „Y”; „A” jest przechwyceniem, „B” to nachylenie, a „u” służy jako resztki regresji. Należy zauważyć, że przechwycenie, nachylenie i resztki regresji są stałe.

Regresja jest metodą prognozowania i przewidywania ciągłego wyniku. Jest to metoda stosowania dla ciągłego wyniku i opiera się na jednej lub więcej ciągłych zmiennych predykcyjnych. Regresja rozpoczęła się od dziedziny geografii, której celem jest próba znalezienia prawdziwej wielkości ziemi.

Streszczenie:

1.ANCOVA jest specyficznym modelem liniowym w statystykach. Regresja jest również narzędziem statystycznym, ale jest to termin parasolowy dla wielu modeli regresji. Regresja to także nazwa ze stanu relacji.
2.ANCOVA zajmuje się zarówno zmiennymi ciągłymi, jak i kategoriami, podczas gdy regresja dotyczy tylko zmiennych ciągłych.
3.ANCOVA i regresja dzielą jeden konkretny model - model regresji liniowej.
4.Zarówno ANCOVA, jak i regresja można wykonać przy użyciu specjalistycznego oprogramowania do wykonania rzeczywistych obliczeń.
5.ANCOVA pochodziła z dziedziny rolnictwa, podczas gdy regresja pochodzi z badania geografii.