ANCOVA ja regressio

ANCOVA - Partitioning Variance

ANCOVA vs. regressio

Sekä ANCOVA että regressio ovat tilastollisia tekniikoita ja työkaluja. ANCOVA ja regressio jakavat monia yhtäläisyyksiä, mutta niillä on myös erottavia ominaisuuksia. Sekä ANCOVA että regressio perustuvat kovarariittiin, joka on jatkuva ennustava muuttuja.

ANCOVA tarkoittaa analysointia kovaariansista. Se on yhdistelmä yksisuuntainen ANOVA (analyysi varianssi) ja lineaarinen regression, joka on variantti regressiota. Se käsittelee sekä kategorisia että jatkuvia muuttujia. Se on spesifinen tilastomenetelmä yhden muuttujan varianssin määrittämiseksi, joka johtuu jonkin muun muuttujan vaihtelusta.

ANCOVA on periaatteessa ANOVA, jossa on hienostuneempia ja jatkuvan muuttujan lisääminen olemassa olevaan ANOVA-malliin. Toinen ANCOVA-muoto on MANCOVA (kovarianssin monivariateanalyysi). Lisäksi ANCOVA on lineaarinen lineaarinen malli, jolla on jatkuva tulosmuuttuja ja kaksi tai useampia ennustaja-muuttujia. Nämä kaksi ennustavaa muuttujaa ovat sekä jatkuvia että kategorisia muuttujia.

Jatkuvassa muuttujassa tiedot ovat kvantitatiivisia ja skaalattuja, kun taas luokitelluista tiedoista on luonteenomaista nimellinen ja ei-skaalattu. ANCOVAa käytetään pääasiassa sellaisten tekijöiden kontrolloimiseen, joita ei voida satunnaistaa, mutta jotka voidaan silti laskea toisistaan ​​kokeellisissa malleissa, kun taas havainnointisuunnitelmissa käytetään sellaisten muuttuvien vaikutusten poistamista, jotka muuttavat kategoristen riippumattomien ja välimatkustajien välistä suhdetta. MANCOVA: lla on myös jonkin verran käyttöä regressiomalleissa, joissa sen päätehtävänä on sovittaa regressioihin sekä kategorisen että välin riippumattomina.

ANCOVA on malli, joka perustuu lineaariseen regressioon, jossa riippuvaisen muuttujan on oltava lineaarinen riippumattomalle muuttujalle. MANCOVA: n ja ANOVA: n alkuperää on peräisin maataloudesta, jossa tärkeimmät muuttujat liittyvät viljelykasvien tuotoksiin.

Toisaalta regressio on myös tilastollinen työkalu, joka on saatavilla useissa muunnelmissa. Näihin variantteihin kuuluvat lineaarinen regressiomalli, yksinkertainen lineaarinen regressio, logistinen regressio, epälineaarinen regressio, ei-parametrinen regressio, voimakas regressio ja vaiheittainen regressio. Regressio käsittelee jatkuvia muuttujia.

Lineaarinen regressio

Regressio on riippuvaisen muuttujan ja itsenäisen muuttujan suhde toisiinsa. Tässä mallissa on yksi riippuvainen muuttuja ja yksi tai useampi itsenäinen muuttuja. Pyrkimyksenä on myös ymmärtää riippuvaisen muuttujan arvojen muutos johtuen jonkin itsenäisen version muutoksista. Tässä tilanteessa muut itsenäiset muunnelmat pysyvät kiinteinä.

Regressiossa on kaksi perustyyppiä: lineaarinen regressio ja moninkertainen regressio. Lineaarisessa regressiossa käytetään yhtä riippumatonta muuttujaa, joka selittää ja / tai ennustaa "Y": n tulos (joka muuttuja yrittää ennustaa). Toisaalta on myös moninkertainen, jossa regressiossa ei käytetä yhtä vaan kaksi tai useampia riippumattomia muuttujia tuloksen ennustamiseksi.

Yhtälö sekä lineaariselle että lineaariselle regressiolle on: Y = a + bX + u, kun taas lomakkeen usealle regressiolle on: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 + … + BtXt + u.

Molemmissa yhtälöissä "Y" tarkoittaa muuttujaa, jota yritämme ennustaa; "X" on muuttuva työkalu ennustamaan "Y" -muuttujaa; "A" on leikkaus, "b" on kaltevuus ja "u" toimii regressiojäännös. On huomattava, että leikkaus, kaltevuus ja regressiojäännös ovat vakioita.

Regressio on menetelmä jatkuvan tuloksen ennustamiseen ja ennustamiseen. Se on menetelmä, jota käytetään jatkuvaan tulokseen, ja se perustuu yhteen tai useampaan jatkuvaan ennustaja-muuttujiin. Regressio alkoi maantieteen alasta, jonka tarkoituksena on yrittää löytää maapallon todellinen koko.

Yhteenveto:

1.ANCOVA on spesifinen, lineaarinen malli tilastoissa. Regressio on myös tilastollinen työkalu, mutta se on sateenvarjoaika lukuisille regressiomalleille. Regressio on myös nimi suhteiden tilasta. 2.ANCOVA käsittelee sekä jatkuvia että kategorisia muuttujia, kun taas regressiossa käsitellään vain jatkuvia muuttujia. 3.NANOVA ja regressio jakavat yhden mallin - lineaarisen regressiomallin. 4. ANCOVA ja regressio voidaan tehdä käyttämällä erikoistunutta ohjelmistoa suorittamaan todelliset laskelmat. 5.ANCOVA tuli maatalouden alalta, kun taas regressio on peräisin maantieteellisestä tutkimuksesta.