Разница между ANCOVA и регрессией

ANCOVA - Разбиение разделения

Анкова против регрессии

И ANCOVA, и регрессия являются статистическими методами и инструментами. ANCOVA и регрессия имеют много общего, но также имеют некоторые отличительные характеристики. И ANCOVA, и регрессия основаны на ковариате, которая является непрерывной переменной предиктора.

ANCOVA расшифровывается как Анализ Ковариации. Это комбинация одностороннего ANOVA (дисперсионного анализа) и линейной регрессии, вариант регрессии. Он имеет дело как с категориальными, так и с непрерывными переменными. Это специальный статистический метод для определения степени дисперсии одной переменной, которая обусловлена ​​изменчивостью некоторой другой переменной.

ANCOVA - это в основном ANOVA с большей сложностью и добавлением непрерывной переменной к существующей модели ANOVA. Другой формой ANCOVA является MANCOVA (многомерный анализ ковариации). Кроме того, ANCOVA - это общая линейная модель, которая имеет непрерывную переменную результата и две или более переменных-предиктора. Две предикторные переменные являются как непрерывными, так и категориальными переменными.

В непрерывной переменной данные являются количественными и масштабированными, в то время как категориальные данные характеризуются как номинальные и немасштабированные. ANCOVA в основном используется для контроля факторов, которые не могут быть рандомизированы, но все же могут быть рассчитаны по шкале интервалов в экспериментальных планах, тогда как в планах наблюдений он используется для удаления переменных эффектов, которые изменяют отношения между категориальными независимыми и интервальными зависимостями. MANCOVA также имеет некоторое применение в регрессионных моделях, где ее основной функцией является согласование регрессий как в категориальных, так и в интервальных независимых.

ANCOVA - это модель, основанная на линейной регрессии, в которой зависимая переменная должна быть линейной по отношению к независимой переменной. Истоки MANCOVA, а также ANOVA происходят из сельского хозяйства, где основные переменные связаны с урожайностью.

С другой стороны, регрессия также является статистическим инструментом, доступным во многих вариантах. Эти варианты включают модель линейной регрессии, простую линейную регрессию, логистическую регрессию, нелинейную регрессию, непараметрическую регрессию, устойчивую регрессию и ступенчатую регрессию. Регрессия имеет дело с непрерывными переменными.

Линейная регрессия

Регрессия - это отношение зависимой переменной и независимой переменной друг к другу. В этой модели есть одна зависимая переменная и одна или несколько независимых переменных. Также предпринимаются попытки понять изменение значений зависимой переменной из-за изменений в одном из независимых вариантов. В этой ситуации другие независимые варианты остаются фиксированными.

В регрессии существует два основных типа: линейная регрессия и множественная регрессия. В линейной регрессии одна независимая переменная используется для объяснения и / или прогнозирования результата «Y» (который переменная пытается предсказать). С другой стороны, существует также множитель, в котором регрессия использует не одну, а две или более независимых переменных для прогнозирования результата..

Уравнение для линейной и линейной регрессии: Y = a + bX + u, а форма множественной регрессии: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 +… + BtXt + u.

В обоих уравнениях «Y» обозначает переменную, которую мы пытаемся предсказать; «X» - это инструмент для прогнозирования переменной «Y»; «A» - это перехват, «b» - это уклон, а «u» - остаток регрессии. Следует отметить, что перехват, наклон и остаток регрессии постоянны.

Регрессия - это метод прогнозирования и прогнозирования непрерывного исхода. Это метод, который используется для непрерывного результата, и он основан на одной или нескольких непрерывных переменных предиктора. Регрессия началась с области географии, целью которой является попытка найти истинный размер Земли.

Резюме:

1.АНЧОВА - это конкретная, линейная модель в статистике. Регрессия также является статистическим инструментом, но это общий термин для множества регрессионных моделей. Регрессия - также название от состояния отношений.
2.ANCOVA имеет дело как с непрерывными, так и с категориальными переменными, тогда как регрессия имеет дело только с непрерывными переменными.
3.АНЧОВА и регрессия разделяют одну конкретную модель - модель линейной регрессии.
4. Как ANCOVA, так и регрессия могут быть выполнены с использованием специализированного программного обеспечения для выполнения фактических расчетов..
5.АНЧОВА пришла из области сельского хозяйства, а регрессия - из изучения географии..