Разлика между ANCOVA и регресия

ANCOVA - вариация на дяловете

АНКОВА срещу регресия

И ANCOVA, и регресията са статистически техники и инструменти. ANCOVA и регресията имат много прилики, но имат и някои отличителни характеристики. И ANCOVA, и регресията се основават на ковариант, който е непрекъсната променлива променлива.

ANCOVA означава Анализ на ковариацията. Това е комбинация от еднопосочна ANOVA (анализ на вариацията) и линейна регресия, вариант на регресия. Той се занимава както с категорични, така и с непрекъснати променливи. Това е специфичен статистически метод за определяне на степента на дисперсия на една променлива, която се дължи на променливостта в някоя друга променлива.

ANCOVA е основно ANOVA с повече усъвършенстване и добавяне на непрекъсната променлива към съществуващ модел ANOVA. Друга форма на ANCOVA е MANCOVA (Мултиварентен анализ на ковариацията). Освен това ANCOVA е общ линеен модел, който има непрекъсната променлива на резултата и две или повече променливи променливи. Двете променливи на прогноза са едновременно непрекъснати и категорични променливи.

В непрекъсната променлива данните са количествени и мащабирани, докато категоричните данни се характеризират като номинални и мащабирани. ANCOVA се използва главно за контролиране на фактори, които не могат да бъдат рандомизирани, но все още могат да бъдат изчислени на интервална скала в експериментални проекти, докато при наблюдателните дизайни се използва за заличаване на променливите ефекти, които променят връзката между категоричните независими и зависимите от интервала. MANCOVA също има известна употреба в регресионните модели, където основната му функция е да пасва на регресиите както в категорични, така и в интервал независими.

ANCOVA е модел, който разчита на линейна регресия, където зависимата променлива трябва да е линейна към независимата променлива. Произходът на MANCOVA, както и ANOVA произлиза от селското стопанство, където основните променливи са свързани с добивите на културите.

От друга страна, регресията е също статистически инструмент, който се предлага в много варианти. Тези варианти включват модела на линейна регресия, проста линейна регресия, логистична регресия, нелинейна регресия, непараметрична регресия, стабилна регресия и поетапна регресия. Регресията се занимава с непрекъснати променливи.

Линейна регресия

Регресията е връзката на зависима променлива и независима променлива помежду си. В този модел има една зависима променлива и една или повече независими променливи. Има също така усилие да се разбере промяната на стойностите на зависимата променлива поради промени в един от независимите варианти. В тази ситуация останалите независими варианти остават фиксирани.

В регресията има два основни типа: линейна регресия и множествена регресия. При линейна регресия една независима променлива се използва за обяснение и / или прогнозиране на резултата от "Y" (което променливата се опитва да предвиди). От друга страна, има и множеството, при което регресията използва не една, а две или повече независими променливи, за да предскаже резултата.

Уравнението както за линейна, така и за линейна регресия е: Y = a + bX + u, докато формата за множествена регресия е: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 +… + BtXt + u.

И в двете уравнения "Y" означава променливата, която се опитваме да предвидим; „X“ е променливият инструмент за прогнозиране на променливата „Y“; „A” е прехващането, „b” е наклонът, а „u” служи като остатъчна регресия. Трябва да се отбележи, че прехващането, наклонът и остатъчната регресия са постоянни.

Регресията е методът за прогнозиране и прогнозиране на непрекъснат резултат. Това е методът, който трябва да се използва за непрекъснат резултат и се основава на една или повече променливи предсказател. Регресията започна от областта на географията, чиято цел е да се опита да се намери истинският размер на Земята.

Резюме:

1.ANCOVA е специфичен, линеен модел в статистиката. Регресията също е статистически инструмент, но това е чадър термин за множество модели на регресия. Регресията е и името от състоянието на отношенията.
2.ANCOVA се занимава както с непрекъснати, така и с категорични променливи, докато регресията се занимава само с непрекъснати променливи.
3.ANCOVA и регресията споделят един конкретен модел - модела на линейна регресия.
4.Новата ANCOVA и регресията могат да се извършват с помощта на специализиран софтуер за извършване на реалните изчисления.
5.ANCOVA идва от областта на селското стопанство, докато регресията произлиза от изучаването на географията.