ANCOVA i regresja
ANCOVA - wariancja podziału na partycje
ANOVA vs. Regresja
Zarówno ANCOVA, jak i regresja są technikami i narzędziami statystycznymi. ANCOVA i regresja mają wiele podobieństw, ale mają również pewne cechy wyróżniające. Zarówno ANCOVA, jak i regresja są oparte na zmiennej współzmiennej, która jest ciągłą zmienną predykcyjną.
ANCOVA oznacza Analiza kowariancji. Jest to połączenie jednoczynnikowej ANOVA (Analysis of Variance) i regresji liniowej, wariant regresji. Obejmuje zmienne kategoryczne i ciągłe. Jest to specyficzna metoda statystyczna określania zakresu wariancji jednej zmiennej, spowodowana zmiennością w innej zmiennej.
ANCOVA to w zasadzie ANOVA o bardziej zaawansowanym wyglądzie i dodaniu ciągłej zmiennej do istniejącego modelu ANOVA. Inną formą ANCOVA jest MANCOVA (wieloczynnikowa analiza kowariancji). Co więcej, ANCOVA jest ogólnym modelem liniowym, który ma ciągłą zmienną wyniku i dwie lub więcej zmiennych predykcyjnych. Dwie zmienne predykcyjne są zmiennymi ciągłymi i kategorycznymi.
W zmiennej ciągłej dane są ilościowe i skalowane, podczas gdy dane kategoryczne są scharakteryzowane jako nominalne i nieskalowane. ANCOVA jest używana głównie do kontrolowania czynników, których nie można randomizować, ale nadal można je obliczyć w skali interwałowej w projektach eksperymentalnych, podczas gdy w projektach obserwacyjnych jest używana do usuwania zmiennych efektów, które zmieniają zależność między kategorycznymi niezależnymi i zależnymi od siebie. MANCOVA ma również zastosowanie w modelach regresji, gdzie jego główną funkcją jest dopasowanie regresji zarówno w kategoriach, jak i w niezależnych od siebie przedziałach czasowych.
ANCOVA jest modelem, który polega na regresji liniowej, w której zmienna zależna musi być liniowa względem zmiennej niezależnej. Początki MANCOVA i ANOVA wynikają z rolnictwa, gdzie główne zmienne dotyczą plonów.
Z drugiej strony regresja jest również narzędziem statystycznym dostępnym w wielu wariantach. Warianty te obejmują model regresji liniowej, prostą regresję liniową, regresję logistyczną, regresję nieliniową, regresję nieparametryczną, silną regresję i regresję krokową. Regresja zajmuje się zmiennymi ciągłymi.
Regresja liniowa
Regresja jest relacją zmiennej zależnej i zmiennej niezależnej względem siebie. W tym modelu istnieje jedna zależna zmienna i jedna lub więcej niezależnych zmiennych. Istnieje również próba zrozumienia zmiany wartości zmiennej zależnej ze względu na zmiany w jednym z niezależnych wariantów. W tej sytuacji pozostałe niezależne warianty pozostają niezmienne.
W regresji występują dwa podstawowe typy: regresja liniowa i regresja wielokrotna. W regresji liniowej używana jest jedna niezależna zmienna do wyjaśnienia i / lub przewidzenia wyniku "Y" (który próbuje przewidzieć zmienna). Z drugiej strony istnieje również wielokrotność, w której regresja wykorzystuje nie jedną, ale dwie lub więcej zmiennych niezależnych do przewidywania wyniku.
Równanie regresji liniowej i liniowej jest następujące: Y = a + bX + u, natomiast forma regresji wielokrotnej to: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 + … + BtXt + u.
W obu równaniach "Y" oznacza zmienną, którą próbujemy przewidzieć; "X" jest zmiennym narzędziem do przewidywania zmiennej "Y"; "A" to punkt przecięcia, "b" to nachylenie, a "u" służy jako reszta resztkowa. Należy zauważyć, że punkt przecięcia, nachylenie i resztka regresji są stałe.
Regresja jest metodą prognozowania i przewidywania ciągłego wyniku. Jest to metoda używana do ciągłego wyniku i opiera się na jednej lub większej liczbie zmiennych predyktorów ciągłych. Regresja rozpoczęła się od dziedziny geografii, której celem jest próba znalezienia prawdziwego rozmiaru Ziemi.
Streszczenie:
1.ANCOVA jest specyficznym, liniowym modelem w statystykach. Regresja jest również narzędziem statystycznym, ale jest terminem parasolowym dla wielu modeli regresji. Regresja jest również nazwą ze stanu relacji. 2.ANCOVA zajmuje się zarówno zmiennymi ciągłymi, jak i kategorycznymi, natomiast regresja zajmuje się tylko zmiennymi ciągłymi. 3.ANCOVA i regresja dzielą jeden konkretny model - model regresji liniowej. 4. Zarówno ANCOVA, jak i regresja mogą być wykonywane przy użyciu specjalistycznego oprogramowania do wykonywania rzeczywistych obliczeń. 5.ANCOVA pochodzi z dziedziny rolnictwa, a regresja pochodzi z badań geografii.
