Unterschied zwischen Ancova und Regression (mit Tabelle)

Regression und Ancova sind beides analytische Ansätze und Instrumente. Ancova und Regression haben mehrere Gemeinsamkeiten, aber auch signifikante Unterschiede. Sowohl Ancova als auch Regression hängen von einem kontinuumsprädiktiven Parameter ab, der als Kovariate bezeichnet wird. Regression ist ein anderes Wort für den Zustand der Dinge. Einer der häufigsten Stolpersteine ​​für Lernende und Fachleute ist die Unterscheidung zwischen Regression und Ancova.

Ancova vs. Regression

Der Unterschied zwischen Ancova und Regression besteht darin, dass Regression besser geeignet ist, wenn der Fokus auf dem abhängigen Ergebnisfaktor liegt, Ancova jedoch viel besser geeignet ist, wenn die Aufmerksamkeit auf kontrastierende Teams gerichtet ist, die auf einem der Faktoren des Prädiktors basieren. Regression wird hauptsächlich verwendet, um den abhängigen Faktor vorherzusagen, während Ancova verwendet wird, um einen gemeinsamen Mittelwert zwischen Variablen aus mehreren Organisationen zu ermitteln.

Die Bewertung der Korrelation wird verwendet, um die primären und interaktiven Auswirkungen kategorialer Faktoren auf einen kontinuitätsabhängigen Parameter zu untersuchen und gleichzeitig die Auswirkungen zusätzlicher fortlaufender Faktoren zu berücksichtigen, die mit dem Subjekt kovariieren. Einflussfaktoren werden als „Kovariaten“ bezeichnet. Ancova bestimmt, ob die Durchschnittswerte einer abhängigen Variablen (DV) über die Grade einer kategorialen unabhängigen Variablen (IV) hinweg gleich sind, was oft als Behandlung bezeichnet wird.

Regression ist ein mathematischer Ansatz, der im Bankwesen, bei Investitionen und anderen Bereichen verwendet wird, um den Grad und die Art der Verbindung zwischen einer Prädiktorvariablen, die im Allgemeinen durch Y dargestellt wird, und einer Folge von Prädiktorvariablen zu bewerten. Wenn Sie eine verwandte mit der abhängigen Größe aus einer Reihe unabhängiger Faktoren vorhersagen möchten, verwenden Sie die Regressionsanalyse.

Vergleichstabelle zwischen Ancova und Regression

Was ist Ancova?

Der Ancova-Ansatz ermöglicht es Analysten, die Reaktion einer Variablen als lineare Transformation eines Antezedens zu modellieren, wobei sich die Parameter der Kurve zwischen den Gruppen unterscheiden. Kurz gesagt, das grundlegende Konzept besteht darin, zusätzliche Komponenten als statistische Prozesskontrolle zu verwenden, um Änderungen in der abhängigen Messung zu erklären, Fehlerschwankungen zu verringern und den Vorhersagewert der zugrunde liegenden Architektur zu steigern. 

Dadurch weicht sie von der Varianzbeurteilung ab, die beurteilen soll, ob Abweichungen zwischen Prüflingen auf zufällige Schwankungen zurückzuführen sind. Die ancova analysiert aggregierte Daten, die eine Reaktion (die Kriteriumsvariable) und drei oder mehr Regressionsmodelle (als Kovariaten bezeichnet) umfassen, von denen mindestens eines konstant (parametrisch, graduiert) und eines qualitativ (nominal, nicht-variabel) ist. skaliert). 

Ancova konzentriert sich auf die Untersuchung von Regressionsmodellen in einer Sammlung von Untergruppen. Ancova-Modelle berücksichtigen eine Vielzahl von Regressionssequenzen und enthalten Mechanismen zur Auswahl zwischen ihnen. Da das Screening von Annahmen hierfür der primäre Ansatz ist, müssen seine grundlegenden Grenzen sorgfältig beachtet werden, insbesondere bei der Festlegung mehrerer Möglichkeiten. 

Zu den Verbesserungen von Ancova gehören Gruppierungsarchitekturen wie Crossover, Stacking und deren Permutationen, Methoden innerhalb der Gruppe, die anspruchsvoller sind als die einfache lineare Regression (Hauptkomponenten- und verallgemeinerte lineare Methoden), und die Kategorien können mit unabhängigen Variablen verbunden werden.

Was ist Regression?

Die Regressionsanalyse ist ein mathematisches Werkzeug zum Analysieren und Verstehen der Verbindung zwischen zwei oder mehr unabhängigen relevanten Variablen. Die zur Durchführung der Regressionsanalyse verwendete Technik hilft zu verstehen, welche Elemente signifikant sind, welche vernachlässigt werden können und wie sie miteinander interagieren. Die Regressionsanalyse kann zur Planung und Prognose verwendet werden. 

Das hat viel mit dem Thema Computer Vision gemeinsam. Die Faktoren werden immer dann als multikollinear betrachtet, wenn die unabhängigen Parameter im Wesentlichen miteinander assoziiert sind. Viele Regressionsalgorithmen gehen davon aus, dass in der Sammlung keine Multikollinearität vorhanden ist. Dies liegt daran, dass es schwierig ist, Variablen in Abhängigkeit von ihrer Relevanz zu ordnen, oder dass es schwierig wird, die wichtigsten Variablen auszuwählen. 

Neben der Kenntnis der Struktur von Parametern und ihrer Streuung gibt es Implikationen, die für verschiedene Formen der Regressionsanalyse berücksichtigt werden müssen. Die lineare Regression ist die grundlegendste Art der Regression und versucht, Korrelationen zwischen freien und abhängigen Variablen zu finden. Die abhängige Variable ist in diesem Zusammenhang üblicherweise eine konstante Variable. 

Beim Umgang mit dem Regressionsmodell ist es entscheidend, den konzeptionellen Ansatz vollständig zu verstehen. Wenn in der Problembeschreibung Projektion erwähnt wird, sollten Sie höchstwahrscheinlich eine lineare Regression anwenden. Wenn die Problembeschreibung einen Klassifizierungsalgorithmus erwähnt, sollte ein lineares Regressionsmodell verwendet werden. Ebenso müssen Sie alle unsere Regressionsmodelle anhand des Titels bewerten.

Hauptunterschiede zwischen Ancova und Regression

1. In der Statistik ist Ancova ein spezieller linearer Klassifikator, während Regression ebenfalls eine mathematische Technik ist, obwohl es ein umfassendes Wort für eine Vielzahl von Regressionsmethoden ist. 
2. Ancova verarbeitet sowohl konstante als auch klassifizierte Daten, während die Regression nur statistische Parameter verarbeitet.
3. Ancova wurde angeblich von der Landwirtschaft inspiriert, während Regression angeblich von der Geographie inspiriert wurde.
4. Ancova wurde von Sir Ronald Fisher in diese Welt gebracht, und andererseits wurde die Regression von Sir Francis Galton in diese Welt gebracht.
5. Ancova entstand ungefähr im 20. Jahrhundert, während Regression ungefähr im 19. Jahrhundert entstand.

Fazit

Ancova und Regression verwenden beide dasselbe Modell – den Ansatz der linearen Regression. Um die eigentlichen Berechnungen durchzuführen, können sowohl Ancova als auch Regression mit einem breiten Spektrum von Anwendungen durchgeführt werden. Als Sir Ronald Fisher in den 1930er Jahren das ANCOVA-Modell entwickelte, hielt er zufällige Auswahl und randomisiertes Management für unumstößlich. 

Fisher hatte landwirtschaftliche Praktiken erforscht, und eine Wahrscheinlichkeitsstichprobe war einfach einzurichten. Der Zweck seiner Innovation war es, die Genauigkeit der Datenanalyse sicherzustellen. Francis Galton schuf im 19. Jahrhundert den Begriff „Regression“, um einen biologischen Prozess zu charakterisieren. Die Tendenz war, dass die Länge der Nachkommen großer Vorfahren dazu neigte, auf ein vernünftiges Niveau zu sinken, ein Prozess, der als Regression zum Mittelwert bezeichnet wird.