ANCOVA a regrese
ANCOVA - odchylka rozdělení
ANCOVA vs. regrese
ANCOVA i regrese jsou statistické techniky a nástroje. ANCOVA a regrese sdílejí mnoho podobností, ale mají také některé charakteristické rysy. ANCOVA i regrese jsou založeny na kovariátu, který je spojitou predikční proměnnou.
ANCOVA znamená analýzu Covariance. Jedná se o kombinaci jednosměrné ANOVA (analýza odchylky) a lineární regrese, což je varianta regrese. Zabývá se kategorickými i souvislými proměnnými. Jedná se o specifickou statistickou metodu pro určení rozsahu rozptylu jedné proměnné, která je způsobena variabilitou v jiné proměnné.
ANCOVA je v podstatě ANOVA s více sofistikovaností a přidáním souvislé proměnné k existujícímu modelu ANOVA. Další formou ANCOVA je MANCOVA (Multivariate Analysis of Covariance). Navíc ANCOVA je obecný lineární model, který má proměnnou průběžného výsledku a dvě nebo více prediktorových proměnných. Dvě prognostické proměnné jsou spojité a kategorické proměnné.
V souvislé proměnné jsou data kvantitativní a měřítka, zatímco kategorická data jsou charakterizována jako nominální a neměnná. ANCOVA se používá hlavně k řízení faktorů, které nelze randomizovat, ale lze je stále vypočítat na intervalu v experimentálních provedeních, zatímco na pozorovacích vzorcích se používá k vymazání variabilních efektů, které mění vztah mezi kategorickými nezávislými a závislými na intervalu. MANCOVA má také některé využití v regresních modelech, kde je jeho hlavní funkcí přizpůsobit se regresím jak v kategorických, tak v intervalech nezávislých.
ANCOVA je model, který se spoléhá na lineární regresi, přičemž závislá proměnná musí být lineární vůči nezávislé proměnné. Původy společnosti MANCOVA a ANOVA pocházejí z oblasti zemědělství, kde hlavní proměnné se týkají výnosů plodin.
Na druhou stranu regrese je také statistickým nástrojem, který je dostupný v mnoha variantách. Mezi tyto varianty patří model lineární regrese, jednoduchá lineární regrese, logistická regrese, nelineární regrese, neparametrická regrese, robustní regrese a postupná regrese. Regrese se zabývá spojitými proměnnými.
Lineární regrese
Regrese je vztah závislé proměnné a nezávislé proměnné vůči sobě navzájem. V tomto modelu existuje jedna závislá proměnná a jedna nebo více nezávislých proměnných. Existuje také snaha pochopit změnu hodnot závislé proměnné v důsledku změn v jednom z nezávislých variant. V této situaci zůstávají ostatní nezávislé varianty fixní.
V regresi existují dva základní typy: lineární regrese a vícenásobná regrese. V lineární regresi se jedna nezávislá proměnná používá k vysvětlení a / nebo předpovědi výsledku "Y" (který se proměnná snaží předvídat). Na druhé straně existuje také násobek, ve kterém regrese nepoužívá jednu, ale dvě nebo více nezávislých proměnných, aby předpovědi výsledku.
Rovnice pro lineární i lineární regresi je: Y = a + bX + u, zatímco formulář pro vícenásobnou regresi je: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 + … + BtXt + u.
V obou rovnicích, "Y" znamená proměnnou, kterou se snažíme předvídat; "X" je proměnný nástroj pro předpověď proměnné "Y"; "A" je úsek, "b" je sklon a "u" slouží jako regresní zbytek. Je třeba poznamenat, že zachycení, sklon a regresní zbytky jsou konstantní.
Regrese je metoda pro prognózu a předpověď kontinuálního výsledku. Je to metoda, která se používá pro průběžný výsledek, a je založena na jedné nebo více souvislých prognostických proměnných. Regrese začala z geografického pole, jehož cílem je pokusit se najít skutečný rozměr Země.
Souhrn:
1. ANOVA je specifický lineární model ve statistice. Regrese je také statistickým nástrojem, ale je zastřešujícím termínem pro množství regresních modelů. Regrese je také jméno ze stavu vztahů. 2.ANCOVA se zabývá jak kontinuálními, tak kategorickými proměnnými, zatímco regrese se zabývá pouze spojitými proměnnými. 3. ANOVA a regrese sdílejí jeden konkrétní model - model lineární regrese. 4. ANCOVA a regrese lze provést pomocí specializovaného softwaru pro provedení skutečných výpočtů. 5.ANCOVA pochází z oblasti zemědělství, zatímco regrese pochází z geografie.
