Ero ANCOVA n ja regression välillä

ANCOVA - osiointivarianssi

ANCOVA vs. regressio

Sekä ANCOVA että regressio ovat tilastollisia tekniikoita ja työkaluja. ANCOVA: lla ja regressiolla on monia samankaltaisuuksia, mutta niillä on myös joitain erottavia piirteitä. Sekä ANCOVA että regressio perustuvat muuttujaan, joka on jatkuva ennustemuuttuja.

ANCOVA tarkoittaa kovarianssianalyysiä. Se on yhdistelmä yksisuuntaista ANOVA: ta (varianssianalyysi) ja lineaarista regressiota, regression variantti. Se käsittelee sekä kategorisia että jatkuvia muuttujia. Se on erityinen tilastollinen menetelmä määritettäessä yhden muuttujan varianssin laajuus, joka johtuu muun muuttujan variaatiosta.

ANCOVA on pohjimmiltaan ANOVA, jossa on hienostuneisuutta ja jatkuva muuttuja on lisätty olemassa olevaan ANOVA-malliin. Toinen ANCOVA-muoto on MANCOVA (monimuuttujien kovarianssianalyysi). Lisäksi ANCOVA on yleinen lineaarinen malli, jolla on jatkuva tulosmuuttuja ja kaksi tai useampi ennustajamuuttuja. Kaksi ennustajamuuttujaa ovat sekä jatkuvia että kategoorisia muuttujia.

Jatkuvassa muuttujassa data on kvantitatiivinen ja skaalattu, kun taas kategorialliselle tiedolle on ominaista nimellinen ja asteikoton. ANCOVA: ta käytetään pääasiassa sellaisten tekijöiden hallintaan, joita ei voida satunnaistaa, mutta jotka voidaan silti laskea aikaväliasteikolla kokeellisissa malleissa, kun taas havainnollisissa malleissa sitä käytetään muuttuvien vaikutusten poistamiseen, jotka muuttavat luokkien riippumattomien ja intervalli riippuvaisten välistä suhdetta. MANCOVAlla on jonkin verran käyttöä myös regressiomalleissa, joissa sen päätehtävänä on sovittaa regressiot sekä kategorisiin että intervalli-riippumattomiin.

ANCOVA on malli, joka perustuu lineaariseen regressioon, jossa riippuvaisen muuttujan on oltava lineaarinen riippumattomalle muuttujalle. MANCOVAn ja ANOVAn alkuperä juontuu maataloudesta, jossa tärkeimmät muuttujat liittyvät satoihin.

Toisaalta regressio on myös tilastollinen työkalu, jota on saatavana monina variaatioina. Nämä variantit sisältävät lineaarisen regressiomallin, yksinkertaisen lineaarisen regression, logistisen regression, epälineaarisen regression, epäparametrisen regression, vankan regression ja asteittaisen regression. Regressio käsittelee jatkuvia muuttujia.

Lineaarinen regressio

Regressio on riippuvaisen muuttujan ja riippumattoman muuttujan suhde toisiinsa. Tässä mallissa on yksi riippuvainen muuttuja ja yksi tai useampi riippumaton muuttuja. Yritetään myös ymmärtää riippuvaisen muuttujan arvojen muutos, joka johtuu muutoksista yhdessä riippumattomissa muunnelmissa. Tässä tilanteessa muut itsenäiset variantit pysyvät kiinteinä.

Regressiossa on kaksi perustyyppiä: lineaarinen regressio ja moninkertainen regressio. Lineaarisessa regressiossa yhtä riippumatonta muuttujaa käytetään selittämään ja / tai ennustamaan Y: n (jota muuttuja yrittää ennustaa) tulos. Toisaalta, on myös monikerta, joissa regressio käyttää yhtä kuin kahta tai useampaa riippumatonta muuttujaa lopputuloksen ennustamiseen.

Sekä lineaarisen että lineaarisen regression yhtälö on: Y = a + bX + u, kun taas moniregression muoto on: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 +… + BtXt + u.

Molemmissa yhtälöissä “Y” tarkoittaa muuttujaa, jota yritämme ennustaa; ”X” on muuttujatyökalu ennustamaan “Y” -muuttuja; “A” on sieppaus, “b” on kaltevuus ja “u” toimii regressiojäännöksenä. On huomattava, että leikkauspiste, kaltevuus ja regressiojäännös ovat vakioita.

Regressio on menetelmä jatkuvan tuloksen ennustamiseen ja ennustamiseen. Se on menetelmä, jota käytetään jatkuvalle tulokselle, ja se perustuu yhteen tai useampaan jatkuvaan ennustajamuuttujaan. Regressio alkoi maantieteen kentältä, jonka tarkoituksena on yrittää löytää maan todellinen koko.

Yhteenveto:

1.ANCOVA on erityinen, lineaarinen malli tilastoissa. Regressio on myös tilastollinen työkalu, mutta se on kattotermi monille regressiomalleille. Regressio on myös nimi suhteiden tilasta.
2.ANCOVA käsittelee sekä jatkuvia että kategoriallisia muuttujia, kun taas regressio käsittelee vain jatkuvia muuttujia.
3.ANCOVA ja regressio jakavat yhden tietyn mallin - lineaarisen regression mallin.
4.Mutta ANCOVA ja regressio voidaan suorittaa erikoistuneilla ohjelmistoilla todellisten laskelmien suorittamiseksi.
5.ANCOVA tuli maatalouden alueelta, kun taas regressio syntyi maantieteen tutkimuksesta.