ANCOVA和回归

ANCOVA - 分配方差

ANCOVA vs.回归

ANCOVA和回归都是统计技术和工具。 ANCOVA和回归有许多相似之处，但也有一些与众不同的特征。 ANCOVA和回归均基于协变量，这是一个连续的预测变量。

ANCOVA代表协方差分析。它是单因素方差分析（方差分析）和线性回归的组合，是回归的变体。它处理分类和连续变量。它是一种特定的统计方法，用于确定由于某些其他变量的可变性导致的一个变量的方差程度。

ANCOVA基本上是ANOVA，具有更复杂性，并且在现有的ANOVA模型中添加了连续变量。另一种形式的ANCOVA是MANCOVA（协方差的多变量分析）。此外，ANCOVA是一种通用线性模型，具有连续的结果变量和两个或更多预测变量。两个预测变量都是连续变量和分类变量。

在连续变量中，数据是定量的和缩放的，而分类数据被表征为标称和非标度。 ANCOVA主要用于控制不能随机化但仍可在实验设计中以间隔尺度计算的因子，而在观察设计中，它用于消除改变分类独立者和间隔依赖者之间关系的可变效应。 MANCOVA在回归模型中也有一些用途，其主要功能是适应分类和区间独立的回归。

ANCOVA是依赖于线性回归的模型，其中因变量必须与自变量成线性关系。 MANCOVA以及ANOVA的起源源于农业，其主要变量与作物产量有关。

另一方面，回归也是一种统计工具，可用于许多变体。这些变体包括线性回归模型，简单线性回归，逻辑回归，非线性回归，非参数回归，稳健回归和逐步回归。回归处理连续变量。

线性回归

回归是因变量和自变量之间的关系。在此模型中，有一个因变量和一个或多个自变量。还努力理解由于一个独立变体的变化而导致的因变量值的变化。在这种情况下，其他独立变体仍然是固定的。

在回归中，有两种基本类型：线性回归和多元回归。在线性回归中，一个独立变量用于解释和/或预测“Y”的结果（变量试图预测）。另一方面，还存在多重，其中回归使用不是一个而是两个或更多个独立变量来预测结果。

线性回归和线性回归的等式是：Y = a + bX + u，而多元回归的形式是：Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 + … + BtXt + u。

在这两个方程中，“Y”代表我们试图预测的变量; “X”是预测“Y”变量的可变工具; “a”是截距，“b”是斜率，“u”是回归残差。应注意，截距，斜率和回归残差是恒定的。

回归是预测和预测连续结果的方法。它是用于连续结果的方法，它基于一个或多个连续预测变量。回归始于地理学领域，其目的是试图找到地球的真实大小。

摘要：

1.ANCOVA是统计学中特定的线性模型。回归也是一种统计工具，但它是众多回归模型的总称。回归也是关系状态的名称。 2.ANCOVA处理连续变量和分类变量，而回归仅处理连续变量。 3.ANCOVA和回归共享一个特定的模型 - 线性回归模型。 4.可以使用专门的软件进行ANCOVA和回归以执行实际计算。 5.ANCOVA来自农业领域，而回归起源于地理学研究。