ANCOVA и регрессия

ANCOVA - Различия в разделении

ANCOVA против регрессии

И ANCOVA, и регрессия - это статистические методы и инструменты. ANCOVA и регрессия имеют много общего, но также имеют некоторые отличительные характеристики. И ANCOVA, и регрессия основаны на ковариате, который является непрерывной предикторной переменной.

ANCOVA означает анализ ковариации. Это комбинация однонаправленного ANOVA (Анализ вариации) и линейной регрессии, вариант регрессии. Он имеет дело как с категориальными, так и с непрерывными переменными. Это конкретный статистический метод для определения степени дисперсии одной переменной, которая обусловлена ​​изменчивостью некоторой другой переменной.

ANCOVA - это в основном ANOVA с большей изощренностью и добавлением непрерывной переменной к существующей модели ANOVA. Другой формой ANCOVA является MANCOVA (многомерный анализ ковариации). Более того, ANCOVA является общей линейной моделью, которая имеет непрерывную переменную результата и две или более предикторных переменных. Две предикторные переменные являются непрерывными и категориальными переменными.

В непрерывной переменной данные являются количественными и масштабированными, тогда как категориальные данные характеризуются как номинальные и не масштабируемые. ANCOVA в основном используется для контроля факторов, которые не могут быть рандомизированы, но все еще могут быть рассчитаны на шкале интервалов в экспериментальных проектах, тогда как в конструкциях наблюдений он используется для стирания переменных эффектов, которые изменяют связь между категориальными независимыми и интервальными иждивенцами. MANCOVA также имеет некоторое применение в регрессионных моделях, где его основная функция - соответствовать регрессиям как в категориальных, так и в независимых интервалах.

ANCOVA - это модель, которая полагается на линейную регрессию, в которой зависимая переменная должна быть линейной по отношению к независимой переменной. Истоки MANCOVA, а также ANOVA происходят из сельского хозяйства, где основными переменными являются урожайность сельскохозяйственных культур.

С другой стороны, регрессия также является статистическим инструментом, доступным во многих вариантах. Эти варианты включают в себя модель линейной регрессии, простую линейную регрессию, логическую 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 существует одна зависимая переменная и одна или несколько независимых переменных. Существует также попытка понять изменение значений зависимой переменной из-за изменений в одном из независимых вариантов. В этой ситуации остальные независимые варианты остаются фиксированными.

В регрессии существуют 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 множество, в которых 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 для множественной регрессии: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 + … + BtXt + u.

В обоих уравнениях «Y» обозначает переменную, которую мы пытаемся предсказать; «X» является переменным инструментом для прогнозирования переменной «Y»; «A» - это перехват, «b» - это наклон, а «u» служит остатком регрессии. Следует отметить, что перехват, наклон и остаточная регрессия постоянны.

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

Резюме:

1.ANCOVA - это конкретная линейная модель в статистике. Регрессия также является статистическим инструментом, но она является зонтичным термином для множества регрессионных моделей. Регрессия - это также имя из состояния отношений. 2.ANCOVA имеет дело как с непрерывными, так и с категориальными переменными, а регрессия касается только непрерывных переменных. 3.ANCOVA и регрессия разделяют одну конкретную модель - модель линейной регрессии. 4. Оба ANCOVA и регрессия могут быть сделаны с использованием специализированного программного обеспечения для выполнения фактических расчетов. 5.ANCOVA пришла из области сельского хозяйства, а регрессия возникла в результате изучения географии.