安科娃(ancova)和回歸(regression)的區別

ANCOVA和回歸都是統計技術和工具。ANCOVA和回歸有許多相似之處，但也有一些不同的特點。ANCOVA和回歸都是基於一個協變數，這是一個連續的預測變數。...

ANCOVA – Partitioning Variance

ancova與回歸

ANCOVA和回歸都是統計技術和工具。ANCOVA和回歸有許多相似之處，但也有一些不同的特點。ANCOVA和回歸都是基於一個協變數，這是一個連續的預測變數。

ANCOVA代表協方差分析。它是單因素方差分析（ANOVA）和線性回歸（回歸的一種變體）的結合。它同時處理分類變數和連續變數。它是一種特殊的統計方法，用於確定一個變數由於另一個變數的可變性而產生的方差範圍。

ANCOVA基本上是ANOVA，更複雜，並且在現有ANOVA模型中增加了一個連續變數。ANCOVA的另一種形式是MANCOVA（多元協方差分析）。此外，ANCOVA是一個具有連續結果變數和兩個或更多預測變數的一般線性模型。這兩個預測變數都是連續變數和分類變數。

在連續變數中，資料是定量的和標度的，而分類資料的特徵是名義的和非標度的。在實驗設計中，ANCOVA主要用於控制不能隨機化但仍能在區間尺度上計算的因素，而在觀察性設計中，ANCOVA主要用於消除改變範疇獨立變數和區間依賴變數之間關係的變數效應。MANCOVA在回歸模型中也有一些用途，其主要功能是在分類和區間獨立變數中擬合回歸。

ANCOVA是一個依賴於線性回歸的模型，其中因變數必須與自變數成線性關係。MANCOVA和ANOVA的起源都來自農業，其中主要變數與作物產量有關。

另一方面，回歸也是一種統計工具，有許多變體。這些變數包括線性回歸模型、簡單線性回歸、logistic回歸、非線性回歸、非引數回歸、穩健回歸和逐步回歸。回歸處理連續變數。

Linear regression

回歸是因變數和自變數之間的相互關係。在這個模型中，有一個因變數和一個或多個自變數。還有一個努力，以瞭解因變數的值的變化，由於變化的一個獨立變數。在這種情況下，其他獨立的變體保持不變。

在回歸中，有兩種基本型別：線性回歸和多元回歸。線上性回歸中，一個自變數被用來解釋和/或預測“Y”的結果（變數試圖預測的結果）。另一方面，也有多元回歸，回歸使用的不是一個而是兩個或更多的自變數來預測結果。

線性回歸和線性回歸的方程為：Y=a+bX+u，多元回歸的形式為：Y=a+b1X1+b2X2+B3X3+…+BtXt+u。

在這兩個方程中，“Y”代表我們試圖預測的變數；“X”是預測“Y”變數的變數工具“a”是截距，“b”是斜率，“u”是回歸殘差。應該註意的是，截距、斜率和回歸殘差是恆定的。

回歸是預測和預測連續結果的方法。它是用於連續結果的方法，基於一個或多個連續預測變數。回歸始於地理學領域，其目的是試圖找出地球的真實大小。

總結

1.ANCOVA是統計學中一種特殊的線性模型。回歸也是一種統計工具，但它是多種回歸模型的總稱。回歸也是關係狀態的名稱。2.ANCOVA處理連續變數和分類變數，而回歸只處理連續變數。3.ANCOVA和回歸共用一個特定的模型——線性回歸模型。4.ANCOVA和回歸都可以使用專門的軟體進行實際計算。5.ANCOVA來自農業領域，而回歸則起源於地理研究。

發表於 2021-06-24 02:36
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分類：數學

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