Különbség az ANCOVA és a regresszió között

ANCOVA - particionálási variancia

ANCOVA vs regresszió

Az ANCOVA és a regresszió statisztikai technikák és eszközök. Az ANCOVA és a regresszió sok hasonlóságot mutat, de vannak megkülönböztető tulajdonságai is. Az ANCOVA és a regresszió egyaránt egy kovariánson alapul, amely folyamatos prediktív változó.

Az ANCOVA a kovariancia elemzése. Ez az egyirányú ANOVA (varianciaanalízis) és a lineáris regresszió kombinációja, a regresszió egy változata. Mind kategorikus, mind folyamatos változókkal foglalkozik. Ez egy speciális statisztikai módszer az egyik változó szórásának mértékének meghatározására, amely egy másik változó variabilitásából adódik.

Az ANCOVA alapvetően ANOVA, kifinomultabb és folyamatos változóval bővíti a meglévő ANOVA modellt. Az ANCOVA másik formája a MANCOVA (multivariáns kovarianciaanalízis). Ezenkívül az ANCOVA egy általános lineáris modell, amely folyamatos kimeneti változóval és kettő vagy több előrejelző változóval rendelkezik. A két prediktív változó folytonos és kategorikus változó.

Folyamatos változóban az adatok mennyiségi és skálázott, míg a kategorikus adatok nominális és nem skálázott. Az ANCOVA-t elsősorban azoknak a tényezőknek a szabályozására használják, amelyek nem véletlenszerűsíthetők, de még mindig kiszámíthatók intervallum skálán a kísérleti tervekben, míg a megfigyelési tervekben a változó hatások törlésére szolgálnak, amelyek megváltoztatják a kategorikus független és az intervallumfüggők közötti kapcsolatot. A MANCOVA-nak van bizonyos felhasználása a regressziós modellekben is, amelyek fő funkciója a regressziók illesztése mind kategorikus, mind intervallum-független személyekhez.

Az ANCOVA egy olyan modell, amely lineáris regresszióra támaszkodik, ahol a függő változónak lineárisnak kell lennie a független változóhoz. A MANCOVA, valamint az ANOVA eredete a mezőgazdaságból származik, ahol a fő változók a terméshozamokra vonatkoznak..

Másrészt a regresszió statisztikai eszköz is, amely számos változatban elérhető. Ezek a változatok magukban foglalják a lineáris regressziós modellt, az egyszerű lineáris regressziót, a logisztikus regressziót, a nemlineáris regressziót, a nem paraméteres regressziót, a robusztus regressziót és a fokozatos regressziót. A regresszió folyamatos változókkal foglalkozik.

Lineáris regresszió

A regresszió egy függő és független változó viszonya egymással. Ebben a modellben van egy függő változó és egy vagy több független változó. Arra is törekszik, hogy megértse a függő változó értékeinek változását az egyik független változat változása miatt. Ebben a helyzetben a többi független változat változatlan marad.

A regresszióban két alaptípus létezik: lineáris regresszió és többes regresszió. Lineáris regresszió esetén az egy független változót magyarázzák és / vagy előrejelzik az „Y” kimenetelét (amelyet a változó megpróbál megjósolni). Másrészt, ott van a többszörös is, amelyben a regresszió nem egy, hanem két vagy több független változót használ a kimenetel előrejelzésére.

A lineáris és a lineáris regresszió egyenlete: Y = a + bX + u, míg a többszörös regresszió formája: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 +… + BtXt + u.

Mindkét egyenletben az „Y” azt a változót jelenti, amelyet megpróbálunk megjósolni; az „X” a változó eszköz az „Y” változó előrejelzésére; „A” az elhallgatás, „b” a lejtő, az „u” pedig a regressziós maradék. Meg kell jegyezni, hogy az elfogás, a meredekség és a regressziós maradék állandó.

A regresszió a folyamatos eredmény előrejelzésére és előrejelzésére szolgáló módszer. Ez a módszer a folyamatos eredményhez, és egy vagy több folyamatos prediktív változón alapul. A regresszió a földrajz területéről indult, amelynek célja a Föld valódi méretének megkeresése.

Összefoglaló:

1.ANCANCA egy speciális, lineáris modell a statisztikában. A regresszió szintén statisztikai eszköz, de sokféle regressziós modellre eső kifejezés. A regresszió a név a kapcsolatok állapotáról is.
2.ANCANCA mind a folyamatos, mind a kategorikus változókkal foglalkozik, míg a regresszió csak a folyamatos változókkal foglalkozik.
3.ANCANCA és a regresszió egy adott modellt oszt meg - a lineáris regressziós modellt.
4.A ANCOVA és a regresszió speciális szoftver segítségével végezhető el a tényleges számítások elvégzéséhez.
5.ANCANCA a mezőgazdaságból származott, míg a regresszió a földrajz tanulmányozásából származott.