Анцова против регресије: разлика и поређење

Регресија и АНЦОВА су аналитички приступи и инструменти. АНЦОВА и регресија имају неколико заједничких карактеристика, али такође имају значајне разлике.

И АНЦОВА и регресија зависе од предиктивног параметра континуума који се назива коваријанта. Регресија је друга реч за стање ствари.

Један од најчешћих камена спотицања за ученике и професионалце је одређивање разлике између регресије и АНЦОВА.

Кључне Такеаваис

1. Анализа коваријансе (АНЦОВА) је статистичка метода која комбинује линеарну регресију и анализу варијансе (АНОВА) за процену односа између зависне променљиве и различитих независних варијабли док се контролишу коваријате.
2. Линеарна регресија је једноставнија техника која моделира однос између зависне варијабле и једне или више независних варијабли без контроле било каквих збуњујућих фактора.
3. АНЦОВА је моћнија од линеарне регресије у обрачуну потенцијалних збуњујућих фактора, што доводи до прецизнијих резултата и смањује ризик од грешака типа И.

Анкона против регресије

Регресиона анализа је метода која се користи за моделирање односа између зависне варијабле и једне или више независних варијабли. АНЦОВА је врста регресионе анализе која се користи за контролу ефеката коваријате на однос између независног и зависне варијабле.

Процена Корелација користи се за испитивање директних и интерактивних утицаја категоричких фактора на параметар који зависи од континуитета уз прилагођавање за ефекте додатних текућих фактора који се разликују са субјектом. Фактори утицаја се називају „коваријате“.

Анцона одређује да ли су просеци зависне варијабле (ДВ) исти у свим степенима категоричке независне варијабле (ИВ), познате као третман.

Регресија је математички приступ који се користи у банкарству, инвестирању и другим пољима за процену степена и типа везе између једне предикторске варијабле, представљене са И, и низа предикторских варијабли.

/Када желите да предвидите повезану са зависном количином из скупа независних фактора, користите регресиону анализу.

Упоредна табела

Параметри поређења	Анкона је статистички приступ.	Регресија
Технички	Рукује подацима који су статистички.	Регресија је статистички приступ као и математички приступ.
Датум	Рукује подацима који су класификовани и континуирани.	Сер Роналд Фишер је основао концепт АНЦОВА.
Инспирација	Инспирација је дошла из пољопривреде.	Инспирација је дошла из географије.
Оснивач	Сер Роналд Фишер је основао концепт анцова.	Сер Френсис Галтон је основао концепт регресије.
датум	КСНУМКСтх век	КСНУМКСтх век

Шта је Анцова?

Анцова приступ омогућава аналитичарима да моделују одговор променљиве као линеарну трансформацију антецедента, са параметрима криве који се разликују између група.

Основни концепт је да се користе додатне компоненте као статистичка контрола процеса да би се објасниле промене у зависној мери, смањила флуктуација грешке и повећала предиктивна вредност основне архитектуре. 

Као резултат тога, варира од процене варијансе, која има за циљ да процени да ли су неслагања између узорака за испитивање последица насумичне флуктуације.

Анцова анализира агрегиране податке који укључују реакцију (променљиву критеријума) и три или више модела регресије (који се називају коваријати), најмање, од којих је један константан (параметар, степеновано) и од којих је један квалитативан (номинални, без скале). 

Анцона је фокусирана на истраживање регресионих модела у колекцији подгрупа.

АНЦОВА модели прихватају опсежне регресијске секвенце и садрже механизме за избор између њих.

Пошто је скрининг претпоставки примарни приступ, његове основне границе морају бити пажљиво признате, посебно у постављању неколико могућности. 

Побољшања Анцона укључују архитектуре груписања као што су укрштање, слагање и њихове пермутације, као и методе унутар групе које су софистицираније од једноставне линеарне регресије (главни компонентне и генерализоване линеарне методе). Категорије које се могу повезати са независним варијаблама.

Шта је регресија?

Регресиона анализа је математички алат за анализу и разумевање везе између две или више независних варијабли од значаја.

Техника која се користи за регресиону анализу помаже у разумевању који су елементи значајни, који се могу занемарити и како они међусобно делују.

Регресиона анализа се може користити за планирање и прогнозу. 

Ово има много заједничког са темом рачунарски вид. Фактори се сматрају мултиколинеарним кад год су независни параметри суштински повезани.

Многи регресијски алгоритми pretpostavlja да мултиколинеарност не постоји у колекцији.

То је зато што представља потешкоћу приликом наручивања варијабли у зависности од њихове релевантности или изазова при одабиру битних варијабли. 

Неке импликације се морају размотрити за различите облике регресионе анализе, поред познавања структуре параметара и њиховог ширења.

Линеарна регресија је најосновнија врста регресије, која покушава да пронађе корелације између слободних и поузданих варијабли.

Релиант варијабла је константна у овом контексту. 

Када се бавимо регресијским моделом, од кључне је важности да се концептуални приступ у потпуности схвати. Ако се у опису проблема помиње пројектовање, највероватније би требало да примените линеарну регресију.

Модел линеарне регресије треба користити ако се у опису проблема помиње класификациони алгоритам. Исто тако, морате проценити све наше моделе регресије на основу наслова.

Главне разлике између Анцове и регресије

1. Анцова је јединствени линеарни класификатор у статистици, док је регресија математичка техника, иако је свеобухватна реч за различите методе регресије. 
2. Анцова обрађује константне и класификоване податке, док регресија обрађује само статистичке параметре.
3. АНЦОВА је наводно инспирисана пољопривредом, док је регресија наводно инспирисана географијом.
4. Анцова је на овај свет донео Господине Роналда Фишера, а, с друге стране, регресију је на овај свет донео сер Френсис Галтон.
5. Анцова је настала отприлике у 20. веку, док је до регресије дошло отприлике у 19. веку.

Референце

1. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0895435606000813
2. https://psycnet.apa.org/record/1980-29328-001

Последње ажурирање: 13. јул 2023