Kowariancja i korelacja
Kowariancja kontra korelacja
Kowariancja i korelacja to dwie koncepcje z zakresu prawdopodobieństwa i statystyki. Oba pojęcia opisują związek między dwiema zmiennymi. Dodatkowo oba są narzędziami pomiaru pewnego rodzaju zależności między zmiennymi.
"Kowariancja" jest definiowana jako "oczekiwana wartość odchyleń dwóch losowych zmiennych od ich wartości oczekiwanych", podczas gdy "korelacja" to "oczekiwana wartość dwóch losowych zmiennych". Aby uprościć, kowariancja próbuje przyjrzeć się i zmierzyć, jak wiele zmiennych zmienia się razem. W tej koncepcji obie zmienne mogą zmieniać się w ten sam sposób, nie wskazując żadnego związku. Kowariancja jest miarą siły lub słabości korelacji między dwoma lub więcej zestawami zmiennych losowych, podczas gdy korelacja służy jako skalowana wersja kowariancji.
Zarówno kowariancja, jak i korelacja mają charakterystyczne typy. Kowariancja może być sklasyfikowana jako dodatnia kowariancja (dwie zmienne mają tendencję do różnicowania się razem) i ujemna kowariancja (jedna zmienna jest powyżej lub poniżej oczekiwanej wartości w porównaniu do innej zmiennej). Z drugiej strony korelacja ma trzy kategorie: dodatnią, ujemną lub zerową. Dodatnia korelacja jest wskazywana przez znak plus, ujemna korelacja przez znak ujemny i nieskorelowane zmienne - przez "0". Zarówno kowariancja, jak i korelacja mają zakresy. Wartości korelacji są w skali od -1 do +1. Pod względem kowariancji wartości mogą przekraczać lub mogą wykraczać poza zakres korelacji. Ponadto wartości korelacji zależą od jednostek miary "X" i "Y". Inną zauważalną różnicą jest to, że korelacja jest bezwymiarowa. W przeciwieństwie do tego, kowariancja jest opisana w jednostkach utworzonych przez pomnożenie jednostki jednej zmiennej przez inną jednostkę innej zmiennej. Kowariancja koncentruje się na relacji między dwoma jednostkami, takich jak zmienne lub zbiory danych. Natomiast korelacja może obejmować dwie lub więcej zmiennych lub zestawów danych i zależności między nimi.
Inną godną uwagi różnicą między nimi jest to, że kowariancja jest często w tandemie z wariancją (jedna z jego właściwości, ale także wspólna miara rozproszenia lub rozproszenia), podczas gdy korelacja idzie w parze z zależnością i analizą regresji. "Uzależnienie" definiuje się jako "wszelki związek między dwoma zbiorami danych lub zmiennymi losowymi", natomiast analiza regresji jest metodą stosowaną do badania zależności między zmiennymi niezależnymi i zależnymi. Inne klasyfikacje korelacji to korelacje częściowe i wielokrotne. 1.Karyzacja i korelacja to dwie koncepcje w badaniu statystyk i prawdopodobieństwa. Są różne w swoich definicjach, ale ściśle ze sobą powiązane. Oba pojęcia opisują związek i mierzą rodzaj zależności między dwiema lub więcej zmiennymi. 2.Karyzacja jest oczekiwaną wartością zmienności pomiędzy dwiema losowymi zmiennymi od ich wartości oczekiwanych, podczas gdy korelacja ma prawie taką samą definicję, ale nie uwzględnia zmienności. 3.Cowariancja jest również miarą dwóch zmiennych losowych, które różnią się razem. Tymczasem korelacja wiąże się z współzależnością lub asocjacją. Mówiąc najprościej, korelacja jest tym, jak daleko lub jak blisko siebie dwie niezależne od siebie są dwie zmienne. 4.Cowariancja jest miarą korelacji, podczas gdy korelacja jest skalowaną wersją kowariancji. 5.Cernaryzacja może obejmować relację między dwiema zmiennymi lub zestawami danych, podczas gdy korelacja może również obejmować relację między wieloma zmiennymi. 6. Wartości korelacji wahają się od dodatnich 1 do ujemnych 1. Z drugiej strony wartości kowariancji mogą przekraczać tę skalę. 7. Zarówno korelacja jak i kowariancja wykorzystują pozytywny lub negatywny opis ich typów. Kowariancja ma dwa typy - dodatnia kowariancja (gdzie dwie zmienne są ze sobą różne) i ujemna kowariancja (gdzie jedna zmienna jest większa lub mniejsza od drugiej). Pod względem korelacji dodatnie i ujemne korelacje łączy dodatkowa kategoria "0" - nieskorelowany typ.
Streszczenie:
