Diferența dintre Covariance și corelație
Share
covarianţă și Corelație sunt două concepte matematice care sunt destul de frecvent utilizate în statisticile de afaceri. Ambele aceste două determină relația și măsoară dependența dintre două variabile aleatorii. În ciuda unor asemănări între acești doi termeni matematici, ele diferă una de cealaltă. Corelarea este atunci când modificarea unui element poate duce la modificarea unui alt element.
Corelația este considerată drept cea mai bună metodă pentru măsurarea și exprimarea relației cantitative dintre două variabile din formula. Pe de altă parte, covarianța este atunci când două elemente variază împreună. Citiți articolul dat pentru a cunoaște diferențele dintre covarianță și corelație.
Conținut: corelația cu Vs Covariance
Diagramă de comparație
| Bazele comparației | covarianţă | Corelație |
|---|---|---|
| Sens | Covariance este o măsură care indică măsura în care două variabile aleatorii se schimbă în tandem. | Corelarea este o măsură statistică care indică cât de strâns sunt două variabile. |
| Ce este? | Măsurarea corelației | Versiune scalată a covarianței |
| valori | Situați între -∞ și + ∞ | Măsurați între -1 și +1 |
| Modificarea scării | Afectează covarianța | Nu afectează corelația |
| Unitate de măsură gratuită | Nu | da |
Definiția Covariance
Covariance este un termen statistic, definit ca o relație sistematică între o pereche de variabile aleatorii în care o schimbare într-o variabilă reciprocă printr-o schimbare echivalentă într-o altă variabilă.
Covariance poate lua orice valoare între -∞ la + ∞, în care valoarea negativă este un indicator al relației negative, în timp ce o valoare pozitivă reprezintă relația pozitivă. Mai mult, se constată relația liniară dintre variabile. Prin urmare, atunci când valoarea este zero, aceasta indică nicio relație. În plus, atunci când toate observațiile fiecărei variabile sunt identice, covarianța va fi zero.
În Covariance, când schimbăm unitatea de observare pe una sau pe ambele variabile, atunci nu există nici o schimbare în puterea relației dintre două variabile, dar valoarea covarianței este schimbată.
Definiția corelație
Corelația este descrisă ca o măsură în statistici, care determină gradul în care două sau mai multe variabile aleatoare se mișcă în tandem. În timpul studierii a două variabile, dacă s-a observat că mișcarea într-o variabilă este reciprocată printr-o mișcare echivalentă, o altă variabilă, într-un fel sau altul, atunci se spune că variabilele sunt corelate.
Corelația este de două tipuri, adică corelație pozitivă sau corelație negativă. Se spune că variabilele sunt corelate pozitiv sau direct atunci când cele două variabile se mișcă în aceeași direcție. Dimpotrivă, atunci când cele două variabile se mișcă în direcție opusă, corelația este negativă sau inversă.
Valoarea corelației se situează între -1 până la +1, în care valorile apropiate de +1 reprezintă o puternică corelare pozitivă, iar valorile apropiate de -1 reprezintă un indicator al corelării negative puternice. Există patru măsuri de corelare:
- Diagrama de dispersie
- Coeficient de corelație produs-moment
- Coeficientul de corelație a rangului
- Coeficient de abateri concurente
Diferențe cheie între Covariance și corelație
Următoarele puncte sunt demne de remarcat în ceea ce privește diferența dintre covarianță și corelare:
- O măsură folosită pentru a indica măsura în care două variabile aleatoare se schimbă în tandem este cunoscută ca covarianță. O măsură folosită pentru a reprezenta cât de puternice sunt două variabile aleatorii cunoscute ca corelare.
- Covariance nu este altceva decât o măsură de corelare. Dimpotrivă, corelația se referă la forma scalată de covarianță.
- Valoarea corelației are loc între -1 și +1. În schimb, valoarea covarianței se situează între -∞ și + ∞.
- Covarianța este afectată de modificarea scării, adică dacă toată valoarea unei variabile este înmulțită cu o constantă și toată valoarea unei alte variabile este înmulțită, cu o constantă similară sau diferită, atunci covarianța este schimbată. În raport cu aceasta, corelația nu este influențată de schimbarea scării.
- Corelația este dimensională, adică este o măsură fără unitate a relației dintre variabile. Spre deosebire de covarianță, unde valoarea este obținută prin produsul unităților celor două variabile.
Asemănările
Ambele măsuri măsoară numai relația liniară între două variabile, adică atunci când coeficientul de corelație este zero, covarianța este, de asemenea, zero. În plus, cele două măsuri nu sunt afectate de schimbarea locației.
Concluzie
Corelația este un caz special de covarianță care poate fi obținut atunci când datele sunt standardizate. Acum, când este vorba de a face o alegere, care este o măsură mai bună a relației dintre două variabile, este preferată corelația față de covarianță, pentru că ea nu este afectată de schimbarea amplasamentului și a scalei și poate fi, de asemenea, utilizată pentru a face o comparație între două perechi de variabile.
