Különbség a kovariancia és a korreláció között

Kovariancia vs. korreláció

A kovariancia és a korreláció két fogalom a valószínűség és a statisztika területén. Mindkét fogalom leírja a két változó közötti kapcsolatot. Ezenkívül mindkettő a változók közötti bizonyosfajta függőség mérésének eszköze.

A „kovariancia” meghatározása a következő: „két véletlenszerű variáció várható értéke a várható értékektől függően”, míg a „korreláció” a „két véletlenszerű variáns várható értéke”.
Az egyszerűsítés érdekében a kovariancia megpróbálja megvizsgálni és megmérni, mennyi változó együtt változik. Ebben a koncepcióban mindkét változó azonos módon változhat, anélkül, hogy bármilyen összefüggést jelezne. A kovariancia a korreláció erősségének vagy gyengeségének mérése két vagy több véletlenszerű változó között, míg a korreláció a kovariancia skálázott változataként szolgál..

Mind a kovariancia, mind a korreláció megkülönböztető típusokat mutat. A kovariancia pozitív kovarianciának (két változó együtt változhat) és negatív kovarianciának (az egyik változó a várt érték felett vagy alatt van egy másik változóhoz viszonyítva) lehet besorolni. Másrészt a korrelációnak három kategóriája van: pozitív, negatív vagy nulla. A pozitív korrelációt pluszjel, negatív korrelációt negatív jel, és korrelálatlan változókat „0” jelzi.

Mind a kovariancia, mind a korreláció tartományok vannak. A korrelációs értékek -1 és +1 skálán vannak. A kovariancia szempontjából az értékek meghaladhatják a korrelációs tartományt, vagy azon kívül lehetnek. Ezenkívül a korrelációs értékek az „X” és „Y” mértékegységeitől is függenek.
Egy másik figyelemre méltó különbség az, hogy a korreláció dimenzió nélküli. Ezzel szemben egy kovarianciát olyan egységekben írnak le, amelyeket úgy alakítunk ki, hogy az egyik változó egységét megszorozzuk egy másik változó másik egységével. A kovariancia a két entitás, például a változók vagy az adatkészletek közötti kapcsolatra összpontosít. Ezzel szemben a korreláció két vagy több változót vagy adatkészletet és azok közötti kapcsolatokat foglalhat magában.

Egy másik figyelemre méltó különbség a kettő között az, hogy a kovariancia gyakran párhuzamosan változik (annak egyik tulajdonsága, de a szétszóródás vagy diszperzió közös mértéke is), míg a korreláció együtt jár a függőség és a regresszió elemzésével. A „függőség” alatt „minden adatkészlet vagy véletlenszerű változó közötti bármilyen összefüggést” definiálunk, míg a regressziós analízis az a módszer, amellyel megvizsgálhatjuk a független és a függő változók közötti kapcsolatot. A korreláció egyéb osztályozása részleges és többszörös korreláció.

Összefoglaló:

1. A kovariancia és a korreláció két fogalom a statisztikák és a valószínűség vizsgálatában. Definícióikban különböznek, de szorosan összefüggenek. Mindkét fogalom leírja a kapcsolatot, és méri a két vagy több változó közötti függőség fajtáját.
2.Kovariancia a két véletlenszerű variáció közötti várható érték a várt értékektől, míg a korreláció szinte ugyanaz a meghatározása, de nem tartalmazza a variációt.
3. A kovariancia két véletlenszerű változó mérése is, amelyek együtt változnak. Időközben a korreláció összefüggenek egymással. Egyszerűen fogalmazva, a korreláció az az, hogy meddig vagy milyen közel vannak a két változó egymástól függetlenségétől.
4.Kovariancia a korreláció mértéke, míg a korreláció a kovariancia skálázott változata.
5. A kovariancia magában foglalhatja a két változó vagy az adatkészlet közötti kapcsolatot, míg a korreláció a több változó közötti kapcsolatot is magában foglalhatja..
6.A korrelációs értékek pozitív 1-től negatív 1-ig terjednek. Másrészt a kovarianciaértékek meghaladhatják ezt a skálát.
7.A korreláció és a kovariancia típusa pozitív vagy negatív leírást alkalmaz. A kovariancia két típusa van: pozitív kovariancia (ahol két változó együtt változik) és negatív kovariancia (ahol az egyik változó magasabb vagy alacsonyabb, mint a másik). A korreláció szempontjából a pozitív és a negatív korrelációt egy további kategória, „0” - nem korrelált típus - köti össze.