Różnica między kowariancją a korelacją

Kowariancja I Korelacja to dwa koncepcje matematyczne, które są dość powszechnie używane w statystykach biznesowych. Oba te dwa określają związek i mierzy zależność między dwiema zmiennymi losowymi. Pomimo pewnych podobieństw między tymi dwoma terminami matematycznymi, różnią się od siebie. Korelacja ma miejsce, gdy zmiana jednego elementu może spowodować zmianę w innym elemencie.

Korelacja jest uważana za najlepsze narzędzie do pomiaru i wyrażania ilościowej zależności między dwiema zmiennymi w wzorze. Z drugiej strony kowariancja ma miejsce, gdy dwa elementy się zmieniają. Przeczytaj podany artykuł, aby poznać różnice między kowariancją a korelacją.

Treść: kowariancja vs korelacja

1. Wykres porównania
2. Definicja
3. Kluczowe różnice
4. Podobieństwa
5. Wniosek

Wykres porównania

Definicja kowariancji

Kowariancja jest terminem statystycznym, zdefiniowanym jako systematyczny związek między parą zmiennych losowych, w którym zmiana jednej zmiennej odwrócona przez równoważną zmianę innej zmiennej.

Kowariancja może przyjąć dowolną wartość między -∞ do +∞, w której wartość ujemna jest wskaźnikiem relacji ujemnej, podczas gdy wartość dodatnia reprezentuje zależność dodatnią. Ponadto ustala liniową zależność między zmiennymi. Dlatego, gdy wartość wynosi zero, nie wskazuje na związek. Oprócz tego, gdy wszystkie obserwacje obu zmiennej są takie same, kowariancja wyniesie zero.

W kowariancji, kiedy zmieniamy jednostkę obserwacji na dowolnej lub obu zmiennych, wówczas nie ma zmiany siły zależności między dwiema zmiennymi, ale wartość kowariancji jest zmieniana.

Definicja korelacji

Korelacja jest opisana jako miara w statystykach, która określa stopień, w jakim dwie lub więcej zmiennych losowych porusza się w tandemie. Podczas badania dwóch zmiennych, jeżeli zaobserwowano, że ruch w jednej zmiennej jest odwzajemniony przez równoważny ruch inna zmienna, w jakiś sposób, wówczas zmienne są skorelowane.

Korelacja jest dwoje rodzajów, i.mi. dodatnia korelacja lub korelacja ujemna. Mówi się, że zmienne są pozytywnie lub bezpośrednio skorelowane, gdy dwie zmienne poruszają się w tym samym kierunku. Przeciwnie, gdy dwie zmienne poruszają się w przeciwnym kierunku, korelacja jest ujemna lub odwrotna.

Wartość korelacji leży między -1 do +1, w której wartości bliskie +1 reprezentują silną korelację dodatnią, a wartości zbliżone do -1 są wskaźnikiem silnej korelacji ujemnej. Istnieją cztery miary korelacji:

• Schemat rozproszenia
• Współczynnik korelacji produktu
• Współczynnik korelacji rang
• Współczynnik współbieżnych odchyleń

Kluczowe różnice między kowariancją a korelacją

Na godne uwagi są następujące punkty, jeśli chodzi o różnicę między kowariancją a korelacją:

1. Miara zastosowana do wskazania stopnia, w jakim dwie zmienne losowe zmieniają się w tandemie, jest znana jako kowariancja. Miara zastosowana do przedstawienia, jak silnie dwie zmienne losowe są powiązane jako korelacja.
2. Kowariancja jest niczym innym jak miarą korelacji. Przeciwnie, korelacja odnosi się do skalowanej formy kowariancji.
3. Wartość korelacji odbywa się między -1 a +1. I odwrotnie, wartość kowariancji leży między -∞ i +∞.
4. Na kowariancję wpływa zmiana skali, i.mi. Jeśli cała wartość jednej zmiennej jest mnożona przez stałą, a cała wartość innej zmiennej jest mnożona przez podobną lub inną stałą, wówczas kowariancja jest zmieniana. W tej chwili na korelację nie ma wpływu zmiana skali.
5. Korelacja jest bezwymiarowa, i.mi. jest to bez urządzeń miary zależności między zmiennymi. W przeciwieństwie do kowariancji, gdzie wartość jest uzyskiwana przez iloczyn jednostek dwóch zmiennych.

Podobieństwa

Oba miary tylko liniowa zależność między dwiema zmiennymi, i.mi. Gdy współczynnik korelacji wynosi zero, kowariancja również wynosi zero. Ponadto te dwa miary nie wpływają zmiana lokalizacji.

Wniosek

Korelacja jest szczególnym przypadkiem kowariancji, który można uzyskać, gdy dane są znormalizowane. Teraz, jeśli chodzi o dokonanie wyboru, co jest lepszą miarą związku między dwiema zmiennymi, korelacja jest preferowana w porównaniu z kowariancją, ponieważ pozostaje nienaruszona przez zmianę lokalizacji i skali, a także może być użyta do porównania między porównanie między porównanie między Dwie pary zmiennych.