Разлика између АНЦОВА и регресије

АНЦОВА - Варијација поделе

АНЦОВА вс. регресија

И АНЦОВА и регресија су статистичке технике и алати. АНЦОВА и регресија имају много сличности, али имају и неке карактеристике. И АНЦОВА и регресија се заснивају на коваријату, који је континуирана променљива предиктора.

АНЦОВА је кратица за Анализа коваријанце. То је комбинација једносмерне АНОВА (анализа варијанце) и линеарне регресије, варијанте регресије. Бави се и категоријским и континуираним варијаблама. То је специфична статистичка метода за одређивање опсега варијансе једне променљиве која је последица варијабилности у некој другој променљивој.

АНЦОВА је у основи АНОВА са више софистицираности и додатком континуиране променљиве постојећем АНОВА моделу. Други облик АНЦОВА је МАНЦОВА (Мултиваријантна анализа коваријанције). Штавише, АНЦОВА је општи линеарни модел који има континуирану варијаблу исхода и две или више променљивих предвиђања. Две променљиве предвиђања су и континуиране и категоричке променљиве.

У континуираној варијабли подаци су квантитативни и скалирани, док су категоријски подаци окарактерисани као номинални и не-скалирани. АНЦОВА се углавном користи за контролу фактора који се не могу рандомизирати, али се ипак могу израчунати на интервалној скали у експерименталним дизајновима, док се на проматраним дизајном користи за брисање променљивих ефеката који мењају однос између категоријских независних и зависних од интервала. МАНЦОВА такође има неку употребу у регресијским моделима где је његова главна функција да стави регресију и у категоријску и у интервалну независност.

АНЦОВА је модел који се ослања на линеарну регресију при чему зависна варијабла мора бити линеарна према независној променљивој. Порекло МАНЦОВА као и АНОВА потичу из пољопривреде, где су главне променљиве за приносе усева.

С друге стране, регресија је такође статистички алат који је доступан у многим варијантама. Ове варијанте укључују модел линеарне регресије, једноставну линеарну регресију, логистичку регресију, нелинеарну регресију, непараметричну регресију, робусну регресију и степенасту регресију. Регресија се бави континуираним варијаблама.

Линеарна регресија

Регресија је однос зависне променљиве и независне променљиве једни према другима. У овом моделу постоји једна зависна променљива и једна или више независних променљивих. Такође се настоји схватити промена вредности зависне променљиве због промена у једној од независних варијанти. У овој ситуацији, остале независне варијанте остају фиксне.

У регресији постоје две основне врсте: линеарна регресија и вишеструка регресија. У линеарној регресији, једна независна варијабла користи се за објашњење и / или предвиђање исхода "И" (што променљива покушава да предвиди). С друге стране, постоји и вишеструки број у коме регресија користи не једну већ две или више независних променљивих да би предвидио исход.

Једначина за линеарну и линеарну регресију је: И = а + бКс + у, док је облик за вишеструку регресију: И = а + б1Кс1 + б2Кс2 + Б3Кс3 +… + БтКст + у.

У обје једначине, И означава варијаблу коју покушавамо предвидјети; „Кс“ је променљиви алат за предвиђање „И“ променљиве; „А“ је пресретање, „б“ је нагиб, а „у“ служи као резидуална регресија. Треба напоменути да су пресретање, нагиб и заостатак регресије константни.

Регресија је метода за предвиђање и предвиђање континуираног исхода. Метода се користи за континуирани исход, а заснива се на једној или више варијабли непрекидног предиктора. Регресија је кренула из подручја географије чија је сврха покушај проналаска праве величине Земље.

Резиме:

1.АНЦОВА је специфичан, линеарни модел у статистици. Регресија је такође статистички алат, али то је кровни израз за мноштво регресијских модела. Регресија је такође назив из стања односа.
2.АНЦОВА се бави и континуираним и категоричким променљивим, док се регресија бави само континуираним променљивим.
3.АНЦОВА и регресија деле један одређени модел - модел линеарне регресије.
4.Блака АНЦОВА и регресија могу се обавити коришћењем специјализованог софтвера за извођење стварних израчуна.
5.АНЦОВА потиче из области пољопривреде, док регресија потиче из проучавања географије.