Ero ANCOVA ja regressio



ANCOVA vs Regression

Sekä ANCOVA ja regressio ovat tilastollisia menetelmiä ja työkaluja. ANCOVA ja regressio on monia yhtäläisyyksiä, mutta myös on erityispiirteitä toisistaan. Sekä ANCOVA ja regressio perustuvat kovariaattina joka on jatkuva ennustaja muuttuja.

ANCOVA tarkoittaa analyysi Kovarianssi. Se on yhdistelmä yksisuuntainen ANOVA (varianssianalyysi) ja lineaarinen regressio, variantti regression. Se käsittelee sekä kategorinen ja jatkuvia muuttujia. Se on erityinen tilastollinen menetelmä laajuuden määrittämiseksi varianssin yksi muuttuja, joka on vaihtelevuudesta johtuen muulla muuttuja.

ANCOVA on periaatteessa ANOVA enemmän hienostuneisuutta ja lisäksi jatkuvana muuttujana olemassa olevaan ANOVA mallia. Toinen muoto ANCOVA on MANCOVA (monimuuttuja analysointi Kovarianssi). Lisäksi, ANCOVA on yleinen lineaarinen malli, joka on jatkuva tulosmuuttujana ja kahden tai useamman ennustajan muuttujia. Kaksi ennustaja muuttujat ovat sekä jatkuvia ja kategorisen muuttujia.

Jatkuvassa muuttuja, data on kvantitatiivinen ja skaalata kun kategorisen datan luonnehditaan nimellinen ja ei-skaalata. ANCOVA käytetään pääasiassa hallita tekijöitä, joita ei voida satunnaistettu, mutta silti voidaan laskea välein mittakaavassa koeasetelmia ollessaan havaintoihin mallien, sitä käytetään poistaa vaihtelevia vaikutuksia, jotka muuttavat suhdetta kategorinen riippumattomat ja aikaväli huollettavia. MANCOVA on myös joitakin käyttöä regressiomallien jossa sen päätehtävä on sovittaa taantumat sekä kategorinen ja aikaväli riippumattomat.
ANCOVA on malli, joka perustuu lineaarinen regressio, jossa riippuva muuttuja on oltava lineaarinen ja riippumaton muuttuja. Alkuperä MANCOVA sekä ANOVA johtuvat maataloudesta jossa tärkeimmät muuttujat ovat huolissaan sadon.
Toisaalta, regressio on myös tilastollinen työkalu, joka on käytettävissä useita eri vaihtoehtoja. Sen variantit sisältävät lineaarisen regressiomallin, yksinkertainen lineaarinen regressio, logistinen regressio, epälineaarinen regressio, nonparametric regressio, vankka regressio, ja portaittain regressio. Regressio käsittelee jatkuvia muuttujia.
Regression on suhde on riippuva muuttuja ja riippumaton muuttuja toisiinsa. Tässä mallissa on yksi riippuva muuttuja ja yhden tai useamman riippumattomia muuttujia. On myös vaivaa ymmärtää muutoksen arvojen riippuvan muuttujan muutosten vuoksi yksi riippumaton variantteja. Tässä tilanteessa, muiden itsenäisten variantit pysyvät.

Vuonna regressio, on kahta perustyyppiä: lineaarinen regressio ja useita regressio. Vuonna lineaarinen regressio, yksi riippumaton muuttuja käytetään selittämään ja / tai ennustaa 'Y' (jossa muuttuja yrittää ennustaa). Toisaalta, siellä on myös useita, jotka regressio käyttää ei yksi vaan kaksi tai useampia riippumattomia muuttujia ennustaa.



Yhtälö sekä lineaarisia ja lineaarinen regressio on: Y = a + bx + u, kun taas muodossa useiden regression on: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 + + BtXt + u.

Molemmissa yhtälöt, 'Y' tarkoittaa muuttujan, joka yrittää ennustaa; 'X' on muuttuja työkalu ennustaa 'Y' muuttuja; 'A' on siepata, 'b' on rinne, ja 'u' toimii regressio jäljellä. On huomattava, että leikkauspiste, kaltevuus, ja regression jäljellä ovat vakioita.

Regression on menetelmä ennustaminen ja ennakointi jatkuvan lopputuloksen. Se on menetelmä, jota käytetään jatkuvan tulos, ja se perustuu yhden tai useamman jatkuvan ennustajan muuttujia. Regressio alkoi maantieteen alan, jonka tarkoituksena on yrittää löytää todellisen koon maapallon.

Yhteenveto:

1. ANCOVA on erityinen, lineaarisen mallin tilastoissa. Regression on myös tilastollinen väline, mutta se on yläkäsite lukuisia regressiomallien. Regressio on myös nimi valtion suhteiden.
2. ANCOVA käsittelee sekä jatkuvia ja kategorisen muuttujat vaikka regressio käsittelee vain jatkuvia muuttujia.
3. ANCOVA ja regressio osuus yhden mallin, lineaarisen regressiomallin.
4. Sekä ANCOVA ja regressio voidaan tehdä käyttäen erikoistunut ohjelmisto suorittaa varsinaista laskelmia.