Skirtumas tarp ANCOVA ir regresijos

ANCOVA - skaidymo dispersija

ANCOVA prieš regresiją

Tiek ANCOVA, tiek regresija yra statistiniai metodai ir priemonės. ANCOVA ir regresija turi daug panašumų, tačiau taip pat turi keletą skiriamųjų bruožų. Tiek ANCOVA, tiek regresija yra pagrįstos kovariatoriumi, kuris yra ištisinis prognozuojamasis kintamasis.

ANCOVA reiškia kovariacijos analizę. Tai yra vienos krypties ANOVA (dispersijos analizė) ir tiesinės regresijos derinys, regresijos variantas. Čia nagrinėjami tiek kategoriniai, tiek nuolatiniai kintamieji. Tai yra specifinis statistinis metodas vieno kintamojo dispersijos dydžiui nustatyti, atsirandančiam dėl kito kintamojo kintamumo.

ANCOVA iš esmės yra ANOVA, turinti sudėtingesnį variantą ir pridedant ištisinį kintamąjį prie esamo ANOVA modelio. Kita ANCOVA forma yra MANCOVA (daugiamatė kovariacijos analizė). Be to, ANCOVA yra bendras linijinis modelis, turintis ištisinį rezultato kintamąjį ir du ar daugiau prognozuojančių kintamųjų. Du numatomieji kintamieji yra nuolatiniai ir kategoriniai kintamieji.

Ištisiniame kintamajame duomenys yra kiekybiniai ir mastelio, tuo tarpu kategoriniai duomenys apibūdinami kaip vardiniai ir nepadalijami. ANCOVA daugiausia naudojamas kontroliuoti veiksnius, kurių negalima suskirstyti į atsitiktinius atsitikimus, tačiau juos vis tiek galima apskaičiuoti pagal intervalų skalę eksperimentiniuose projektuose, o stebėjimo schemose jis naudojamas kintamiesiems efektams, kurie keičia santykį tarp kategoriškų nepriklausomų ir priklausomų nuo intervalo, ištrinti. MANCOVA taip pat gali būti naudojama regresijos modeliuose, kur jos pagrindinė funkcija yra pritaikyti regresijas tiek kategoriniams, tiek intervaliniams nepriklausomiems asmenims..

ANCOVA yra modelis, kuris remiasi tiesine regresija, kai priklausomas kintamasis turi būti tiesinis nepriklausomam kintamajam. MANCOVA ir ANOVA ištakos kyla iš žemės ūkio, kur pagrindiniai kintamieji yra susiję su derlingumu.

Kita vertus, regresija taip pat yra statistinė priemonė, prieinama daugeliu variantų. Šie variantai apima linijinės regresijos modelį, paprastą tiesinę regresiją, logistinę regresiją, netiesinę regresiją, neparametrinę regresiją, tvirtą regresiją ir laipsnišką regresiją. Regresija apima nuolatinius kintamuosius.

Tiesinė regresija

Regresija yra priklausomo kintamojo ir nepriklausomo kintamojo santykis vienas su kitu. Šiame modelyje yra vienas priklausomas kintamasis ir vienas ar keli nepriklausomi kintamieji. Taip pat stengiamasi suprasti priklausomo kintamojo reikšmių pokyčius dėl vieno iš nepriklausomų variantų pokyčių. Šioje situacijoje kiti nepriklausomi variantai išlieka nepakitę.

Regresijoje yra du pagrindiniai tipai: tiesinė regresija ir daugialypė regresija. Tiesinės regresijos metu vienas nepriklausomas kintamasis yra naudojamas paaiškinti ir (arba) numatyti „Y“ (kurį kintamasis bando numatyti) baigtį. Kita vertus, taip pat yra daugybė, kurioje regresija rezultatui numatyti naudoja ne vieną, o du ar daugiau nepriklausomų kintamųjų..

Tiek tiesinės, tiek tiesinės regresijos lygtis: Y = a + bX + u, o daugialypės regresijos forma yra: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 +… + BtXt + u.

Abiejose lygtyse „Y“ reiškia kintamąjį, kurį bandome numatyti; „X“ yra kintamasis įrankis numatyti „Y“ kintamąjį; „A“ yra kirtis, „b“ yra nuolydis, o „u“ yra regresijos likutis. Reikėtų pažymėti, kad pertrauka, nuolydis ir regresijos likutis yra pastovūs.

Regresija yra tęstinio rezultato prognozavimo ir numatymo metodas. Tai yra metodas, kurį reikia naudoti nenutrūkstamam rezultatui gauti, ir jis grindžiamas vienu ar daugiau nenutrūkstamų prognozuojamųjų kintamųjų. Regresija prasidėjo nuo geografijos lauko, kurio tikslas - bandyti surasti tikrąjį Žemės dydį.

Santrauka:

1.ANCOVA yra specifinis, tiesinis statistikos modelis. Regresija taip pat yra statistinė priemonė, tačiau tai yra daugelio regresijos modelių skėtinis terminas. Regresija taip pat yra vardas iš santykių padėties.
2.ANCOVA nagrinėja tiek nuolatinius, tiek kategorinius kintamuosius, o regresija - tik ištisinius kintamuosius.
3.ANCOVA ir regresija turi vieną konkretų modelį - tiesinės regresijos modelį.
4.Bet ANCOVA ir regresiją galima atlikti naudojant specializuotą programinę įrangą faktiniams skaičiavimams atlikti.
5.ANCOVA kilo iš žemės ūkio srities, o regresija kilo iš geografijos studijų.