ANCOVA ve Regresyon Arasındaki Fark

ANCOVA - Bölümleme Varyansı

ANCOVA ve Regresyon Karşılaştırması

Hem ANCOVA hem de regresyon istatistiksel teknikler ve araçlardır. ANCOVA ve regresyon birçok benzerliğe sahiptir, ancak bazı ayırt edici özelliklere de sahiptir. Hem ANCOVA hem de regresyon, sürekli bir tahmin değişkeni olan bir değişkene dayanır..

ANCOVA, Kovaryans Analizinin kısaltmasıdır. Tek yönlü ANOVA (Varyans Analizi) ve bir regresyon varyantı olan doğrusal regresyonun bir kombinasyonudur. Hem kategorik hem de sürekli değişkenlerle ilgilenir. Diğer bir değişkenin değişkenliğinden kaynaklanan bir değişkenin varyansının derecesini belirlemek için özel bir istatistiksel yöntemdir.

ANCOVA temel olarak daha gelişmiş ve mevcut bir ANOVA modeline sürekli değişken eklenerek ANOVA'dır. ANCOVA'nın bir başka formu MANCOVA'dır (Çok Değişkenli Kovaryans Analizi). Ayrıca ANCOVA, sürekli bir sonuç değişkeni ve iki veya daha fazla öngörücü değişkeni olan genel bir doğrusal modeldir. İki öngörücü değişken hem sürekli hem de kategorik değişkenlerdir.

Sürekli bir değişkende veriler nicel ve ölçeklidir, kategorik veriler ise nominal ve ölçeksiz olarak nitelendirilir. ANCOVA esas olarak randomize edilemeyen ancak deneysel tasarımlarda bir aralık ölçeğinde hesaplanabilen faktörleri kontrol etmek için kullanılırken, gözlemsel tasarımlarda kategorik bağımsızlar ve aralık bağımlıları arasındaki ilişkiyi değiştiren değişken etkileri silmek için kullanılır. MANCOVA'nın, ana fonksiyonunun hem kategorik hem de aralık bağımsızlarındaki regresyonlara uymak olduğu regresyon modellerinde de bazı kullanımları vardır..

ANCOVA, bağımlı değişkenin bağımsız değişkene doğrusal olması gereken doğrusal regresyona dayanan bir modeldir. MANCOVA'nın yanı sıra ANOVA'nın kökenleri, ana değişkenlerin ürün verimleriyle ilgili olduğu tarımdan kaynaklanmaktadır..

Öte yandan, regresyon aynı zamanda birçok varyantta bulunan istatistiksel bir araçtır. Bu varyantlar arasında doğrusal regresyon modeli, basit doğrusal regresyon, lojistik regresyon, doğrusal olmayan regresyon, parametrik olmayan regresyon, güçlü regresyon ve aşamalı regresyon bulunmaktadır. Regresyon sürekli değişkenlerle ilgilenir.

Doğrusal regresyon

Regresyon, bağımlı ve bağımsız değişkenlerin birbirleriyle olan ilişkisidir. Bu modelde, bir bağımlı değişken ve bir veya daha fazla bağımsız değişken vardır. Bağımsız değişkenlerden birindeki değişiklikler nedeniyle bağımlı değişkenin değerlerindeki değişikliği anlama çabası da vardır. Bu durumda, diğer bağımsız değişkenler sabit kalır.

Regresyonda iki temel tip vardır: doğrusal regresyon ve çoklu regresyon. Doğrusal regresyonda, bir bağımsız değişken “Y” nin (değişkenin tahmin etmeye çalıştığı) sonucunu açıklamak ve / veya tahmin etmek için kullanılır. Öte yandan, regresyonun sonucu tahmin etmek için bir değil iki veya daha fazla bağımsız değişken kullandığı çoklu vardır..

Hem doğrusal hem de doğrusal regresyon için denklem şöyledir: Y = a + bX + u, çoklu regresyon formu ise: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 +… + BtXt + u.

Her iki denklemde de “Y” tahmin etmeye çalıştığımız değişkeni temsil eder; “X”, “Y” değişkenini tahmin etmek için değişken araçtır; “A” kesişme noktasıdır, “b” eğimdir ve “u” regresyon artığı olarak işlev görür. Kesişim, eğim ve regresyon artıklarının sabit olduğu belirtilmelidir..

Regresyon, sürekli bir sonucun tahmin edilmesi ve tahmin edilmesine yönelik bir yöntemdir. Sürekli sonuç için kullanılacak yöntemdir ve bir veya daha fazla sürekli öngörme değişkenine dayanır. Regresyon, amacı dünyanın gerçek boyutunu bulmaya çalışmak olan coğrafya alanından başladı.

Özet:

ANCOVA istatistiklerde spesifik, doğrusal bir modeldir. Regresyon da istatistiksel bir araçtır, ancak çok sayıda regresyon modeli için bir şemsiye terimdir. Regresyon aynı zamanda ilişkilerin durumunun adıdır.
2.ANCOVA hem sürekli hem de kategorik değişkenlerle ilgilenirken, regresyon sadece sürekli değişkenlerle ilgilidir.
ANCOVA ve regresyon belirli bir modeli paylaşır - doğrusal regresyon modeli.
4.Her iki ANCOVA ve regresyon, gerçek hesaplamaları gerçekleştirmek için özel bir yazılım kullanılarak yapılabilir.
5.ANCOVA tarım alanından gelirken, regresyon coğrafya çalışmasından kaynaklanmıştır.