Unterschied zwischen Ancova und Regression

Ancova - Partitionierungsvarianz

ANCOVA VS. Regression

Sowohl ANCOVA als auch Regression sind statistische Techniken und Werkzeuge. Ancova und Regression haben viele Ähnlichkeiten, haben aber auch einige Unterscheidungsmerkmale. Sowohl ANCOVA als auch Regression basieren auf einer Kovariaten, die eine kontinuierliche Prädiktorvariable ist.

ANCOVA steht für die Analyse der Kovarianz. Es ist eine Kombination aus Einweg-ANOVA (Varianzanalyse) und linearer Regression, einer Regressionsvariante. Es befasst sich sowohl mit kategorischen als auch mit kontinuierlichen Variablen. Es ist eine spezifische statistische Methode zur Bestimmung des Ausmaßes der Varianz einer Variablen, die auf die Variabilität in einer anderen Variablen zurückzuführen ist.

ANCOVA ist im Grunde genommen ANOVA mit mehr Raffinesse und der Zugabe einer kontinuierlichen Variablen zu einem vorhandenen ANOVA -Modell. Eine andere Form von Ancova ist Mancova (multivariate Analyse der Kovarianz). Darüber hinaus ist ANCOVA ein allgemeines lineares Modell, das eine kontinuierliche Ergebnisvariable und zwei oder mehr Prädiktorvariablen aufweist. Die beiden Prädiktorvariablen sind sowohl kontinuierliche als auch kategoriale Variablen.

In einer kontinuierlichen Variablen sind die Daten quantitativ und skaliert, während kategoriale Daten als nominal und nicht scaliert sind. ANCOVA wird hauptsächlich verwendet, um Faktoren zu kontrollieren, die nicht randomisiert werden können, aber immer noch auf einer Intervallskala in experimentellen Konstruktionen berechnet werden können, während es zu den Beobachtungsdesigns verwendet wird. Mancova hat auch einige Verwendung in Regressionsmodellen, bei denen seine Hauptfunktion darin besteht.

ANCOVA ist ein Modell, das auf der linearen Regression beruht, wobei die abhängige Variable für die unabhängige Variable linear sein muss. Die Ursprünge von Mancova sowie ANOVA stammen aus der Landwirtschaft, wo sich die Hauptvariablen mit Ernteerträgen befassen.

Andererseits ist die Regression auch ein statistisches Werkzeug, das in vielen Varianten verfügbar ist. Diese Varianten umfassen das lineare Regressionsmodell, eine einfache lineare Regression, logistische Regression, nichtlineare Regression, nichtparametrische Regression, robuste Regression und schrittweise Regression. Die Regression befasst sich mit kontinuierlichen Variablen.

Lineare Regression

Die Regression ist die Beziehung einer abhängigen Variablen und unabhängigen Variablen zueinander. In diesem Modell gibt es eine abhängige Variable und eine oder mehrere unabhängige Variablen. Es besteht auch die Bemühungen, die Änderung der Werte der abhängigen Variablen aufgrund von Änderungen in einer der unabhängigen Varianten zu verstehen. In dieser Situation bleiben die anderen unabhängigen Varianten fest.

Bei der Regression gibt es zwei Grundtypen: lineare Regression und multiple Regression. In der linearen Regression wird die eine unabhängige Variable verwendet, um das Ergebnis von „Y“ zu erklären und/oder vorherzusagen (die die Variable zu vorherigen versucht). Andererseits gibt es auch das Vielfache, bei dem die Regression nicht nur zwei oder mehr unabhängige Variablen verwendet, um das Ergebnis vorherzusagen.

Die Gleichung sowohl für die lineare als auch für die lineare Regression lautet: y = a + bx + u, während die Form für die multiple Regression: y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 +… + btxt + u lautet.

In beiden Gleichungen steht das „Y“ für die Variable, die wir vorhersagen wollen. Das „X“ ist das variable Werkzeug, um die Variable „Y“ vorherzusagen. "A" ist der Abfang, "B" ist der Hang und "u" dient als Regressionsreste. Es ist zu beachten, dass der Schnittstellen, die Steigung und der Regressionsrest konstant sind.

Regression ist die Methode zur Prognose und Vorhersage eines kontinuierlichen Ergebniss. Es ist die Methode für das kontinuierliche Ergebnis und basiert auf einer oder mehreren kontinuierlichen Prädiktorvariablen. Die Regression begann aus dem Gebiet der Geographie, dessen Ziel es ist, zu versuchen, die wahre Größe der Erde zu finden.

Zusammenfassung:

1.ANCOVA ist ein spezifisches lineares Modell in der Statistik. Die Regression ist auch ein statistisches Werkzeug, aber ein Dachbegriff für eine Vielzahl von Regressionsmodellen. Regression ist auch der Name aus dem Zustand der Beziehungen.
2.Ancova befasst sich sowohl mit kontinuierlichen als auch mit kategorialen Variablen, während die Regression nur mit kontinuierlichen Variablen geht.
3.Ancova und Regression teilen sich ein bestimmtes Modell - das lineare Regressionsmodell.
4.Sowohl ANCOVA als auch Regression können mit spezialisierter Software durchgeführt werden, um die tatsächlichen Berechnungen durchzuführen.
5.Ancova kam aus dem Bereich der Landwirtschaft, während die Regression aus dem Studium der Geographie stammt.