Анкова проти регресії: різниця та порівняння

Регресія та ANCOVA є аналітичними підходами та інструментами. ANCOVA та регресія мають кілька спільних рис, але вони також мають значні відмінності.

І ANCOVA, і регресія залежать від параметра прогнозного континууму, який називається коваріатом. Регресія – інше слово для визначення стану справ.

Одним із найпоширеніших каменів спотикання для учнів і професіоналів є визначення різниці між регресією та ANCOVA.

Ключові винесення

1. Коваріаційний аналіз (ANCOVA) — це статистичний метод, який поєднує лінійну регресію та дисперсійний аналіз (ANOVA) для оцінки зв’язку між залежною змінною та різними незалежними змінними з урахуванням коваріатів.
2. Лінійна регресія — це простіша техніка, яка моделює зв’язок між залежною змінною та однією або декількома незалежними змінними без контролю за будь-якими факторами, що змішують.
3. ANCOVA є потужнішим, ніж лінійна регресія, враховуючи потенційні фактори, що збивають з пантелику, що дає точніші результати та знижує ризик помилок типу I.

Анкона проти Регресії

Регресійний аналіз — це метод, який використовується для моделювання зв’язку між залежною змінною та однією або кількома незалежними змінними. ANCOVA – це тип регресійного аналізу, який використовується для контролю впливу коваріатів на зв’язок між незалежними та залежні змінні.

Оцінка Співвідношення використовується для вивчення прямого та інтерактивного впливу категоріальних факторів на параметр, що залежить від безперервності, з поправкою на вплив додаткових поточних факторів, які змінюються разом із суб’єктом. Фактори впливу називаються «коваріатами».

Ancona визначає, чи однакові середні значення залежної змінної (DV) за ступенями категоричної незалежної змінної (IV), відомої як лікування.

Регресія — це математичний підхід, який використовується в банківській справі, інвестиціях та інших сферах для оцінки ступеня та типу зв’язку між однією змінною предиктора, представленою Y, і послідовністю змінних предиктора.

/Якщо ви хочете передбачити пов’язану із залежною величиною на основі набору незалежних факторів, ви використовуєте регресійний аналіз.

Таблиця порівняння

Параметри порівняння	Анкона – це статистичний підхід.	Регресія
технічний	Обробляє статистичні дані.	Регресія — це як статистичний, так і математичний підхід.
дані	Обробляє дані, які є секретними та безперервними.	Сер Рональд Фішер заснував концепцію ANCOVA.
натхнення	Натхнення прийшло у сільському господарстві.	Натхнення прийшло з географії.
засновник	Сер Рональд Фішер заснував концепцію ancova.	Сер Френсіс Гальтон заснував концепцію регресії.
Дата	20th століття	19th століття

Що таке Ancova?

Підхід Ancova дає змогу аналітикам моделювати реакцію змінної як лінійну трансформацію антецеденту з різними параметрами кривої між групами.

Фундаментальна концепція полягає у використанні додаткових компонентів як статистичного керування процесом для пояснення змін у залежному показнику, зменшення коливань помилок і підвищення прогнозної цінності базової архітектури. 

Як наслідок, вона відрізняється від оцінки дисперсії, яка призначена для оцінки того, чи є розбіжності між тестовими зразками через випадкові коливання.

Ancova аналізує агреговані дані, які включають реакцію (критерійну змінну) і три або більше регресійних моделей (які називаються коваріатами), як мінімум, одна з яких є постійною (параметричний, градуйований) і один з яких якісний (номінальний, нешкальований). 

Анкона зосереджена на дослідженні регресійних моделей у колекції підгруп.

Моделі ANCOVA вміщують великі послідовності регресії та містять механізми для вибору між ними.

Оскільки скринінг припущень є основним підходом, необхідно ретельно визнати його фундаментальні обмеження, особливо у встановленні кількох можливостей. 

Удосконалення Ancona включають такі архітектури групування, як кросовер, стекування та їх перестановки, а також внутрішньогрупові методи, які є більш складними, ніж проста лінійна регресія (головний компонентний та узагальнений лінійний методи). Категорії, які можна пов'язати з незалежними змінними.

Що таке регресія?

Регресійний аналіз — це математичний інструмент для аналізу та розуміння зв’язку між двома чи більше релевантними незалежними змінними.

Техніка, яка використовується для регресійного аналізу, допомагає зрозуміти, які елементи є значущими, а які можна не враховувати, і як вони взаємодіють один з одним.

Регресійний аналіз можна використовувати для планування та прогнозування. 

Це має багато спільного з предметом комп'ютерне бачення. Фактори вважаються мультиколінеарними, коли незалежні параметри суттєво асоційовані.

Багато алгоритмів регресії передбачуваний що в колекції не існує мультиколінеарності.

Це пояснюється тим, що це створює труднощі під час упорядкування змінних залежно від їхньої релевантності або складного вибору основних змінних. 

Для різних форм регресійного аналізу, окрім знання структури параметрів та їх поширення, слід звернути увагу на деякі наслідки.

Лінійна регресія — найпростіший вид регресії, який намагається знайти кореляції між вільними та надійними змінними.

У цьому контексті залежна змінна є постійною. 

Маючи справу з регресійною моделлю, важливо повністю зрозуміти концептуальний підхід. Якщо в описі проблеми згадується проектування, швидше за все, слід застосувати лінійну регресію.

Модель лінійної регресії слід використовувати, якщо в описі проблеми згадується алгоритм класифікації. Так само ви повинні оцінити всі наші моделі регресії на основі назви.

Основні відмінності між Ancova та регресією

1. Ancova є унікальним лінійним класифікатором у статистиці, тоді як регресія є математичним методом, хоча це охоплююче слово для різних методів регресії. 
2. Ancova обробляє постійні та секретні дані, тоді як регресія обробляє лише статистичні параметри.
3. Імовірно, ANCOVA був натхненний сільським господарством, тоді як регресія нібито була натхненна географією.
4. Анкова народився в цей світ Сер Рональда Фішера, а з іншого боку, регресію приніс у цей світ сер Френсіс Ґалтон.
5. Анкова виникла приблизно в 20 столітті, тоді як регрес стався приблизно в 19 столітті.

посилання

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

Останнє оновлення: 13 липня 2023 р