Forskel mellem ANCOVA og regression Forskel mellem

ANCOVA - Partitioneringsvariation

ANCOVA vs Regression

Begge ANCOVA og regression er statistiske teknikker og værktøjer. ANCOVA og regression deler mange ligheder, men har også nogle kendetegn. Både ANCOVA og regression er baseret på en kovariat, som er en kontinuerlig forudsigelsesvariabel.

ANCOVA står for Analyse af Covariance. Det er en kombination af envejs ANOVA (Variansanalyse) og lineær regression, en variant af regression. Det omhandler både kategoriske og kontinuerlige variabler. Det er en specifik statistisk metode til at bestemme omfanget af variansen af ​​en variabel, der skyldes variabiliteten i en anden variabel.

ANCOVA er dybest set ANOVA med mere sofistikering og tilføjelsen af ​​en kontinuerlig variabel til en eksisterende ANOVA-model. En anden form for ANCOVA er MANCOVA (Multivariate Analysis of Covariance). Desuden er ANCOVA en generel lineær model, der har en kontinuerlig resultatvariabel og to eller flere forudsigelsesvariabler. De to forudsigelsesvariabler er både kontinuerlige og kategoriske variabler.

I en kontinuerlig variabel er dataene kvantitative og skalerede, mens kategoriske data er karakteriseret som nominelle og ikke-skalerede. ANCOVA bruges hovedsageligt til at kontrollere faktorer, der ikke kan randomiseres, men kan stadig beregnes på en intervalskala i eksperimentelle designs, mens det på observationsdesignerne bruges til at slette de variable effekter, der ændrer forholdet mellem kategoriske uafhængige og intervallafhængige. MANCOVA har også en vis anvendelse i regressionsmodeller, hvor den primære funktion er at tilpasse regressionerne i både kategoriske og intervalafhængige.

ANCOVA er en model, der er afhængig af lineær regression, hvor den afhængige variabel skal være lineær til den uafhængige variabel. Oprindelsen af ​​MANCOVA samt ANOVA stammer fra landbruget, hvor de vigtigste variabler vedrører afgrødeudbytter.

På den anden side er regression også et statistisk værktøj, der er tilgængeligt i mange varianter. Disse varianter omfatter den lineære regressionsmodel, simpel lineær regression, logistisk regression, ikke-lineær regression, nonparametrisk regression, robust regression og trinvis regression. Regression handler om kontinuerlige variabler.

Lineær regression

Regression er forholdet mellem en afhængig variabel og uafhængig variabel til hinanden. I denne model er der en afhængig variabel og en eller flere uafhængige variabler. Der er også en indsats for at forstå ændringen af ​​værdierne for den afhængige variabel som følge af ændringer i en af ​​de uafhængige varianter. I denne situation forbliver de andre uafhængige varianter faste.

I regression er der to grundlæggende typer: lineær regression og multipel regression. I lineær regression bruges den ene uafhængige variabel til at forklare og / eller forudsige udfaldet af "Y" (som variablen forsøger at forudsige). På den anden side er der også multiplet, hvor regression bruger ikke en, men to eller flere uafhængige variabler til at forudsige resultatet.

Ligningen for både lineær og lineær regression er: Y = a + bX + u, mens formularen til multipel regression er: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 + … + BtXt + u.

I begge ligninger står "Y" for den variabel, som vi forsøger at forudsige; "X" er det variable værktøj til at forudsige "Y" -variablen; "A" er aflytningen, "b" er hældningen, og "u" tjener som regressionsresiduen. Det skal bemærkes, at interceptet, hældningen og regressionsresiduen er konstante.

Regression er metoden til prognoser og forudsigelse af et kontinuerligt resultat. Det er den metode, der skal bruges til det løbende resultat, og det er baseret på en eller flere kontinuerlige forudsigelsesvariabler. Regression startede fra geografiens område, hvis formål er at forsøge at finde jordens sande størrelse.

Sammendrag:

1. ANCOVA er en specifik, lineær model i statistik. Regression er også et statistisk værktøj, men det er en paraplybetegnelse for en lang række regressionsmodeller. Regression er også navnet fra forholdet.

2. ANCOVA beskæftiger sig med både kontinuerlige og kategoriske variabler, mens regression kun omhandler kontinuerlige variabler.

3. ANCOVA og regression deler en bestemt model - den lineære regressionsmodel.

4. Både ANCOVA og regression kan gøres ved hjælp af specialiseret software til at udføre de faktiske beregninger.

5. ANCOVA kom fra landbrugsområdet, mens regression stammer fra studiet af geografi.