Рекомендуємо, 2022

Вибір Редакції

Різниця між коваріацією та кореляцією

Коваріація і кореляція - це дві математичні концепції, які досить часто використовуються в статистиці бізнесу. Обидва ці два визначають зв'язок і вимірюють залежність між двома випадковими величинами. Незважаючи на деякі подібності між цими двома математичними термінами, вони відрізняються один від одного. Кореляція - це коли зміна одного елемента може призвести до зміни іншого елемента.

Кореляція розглядається як найкращий засіб для вимірювання та вираження кількісного співвідношення між двома змінними у формулі. З іншого боку, коваріація полягає в тому, коли два елементи змінюються разом. Прочитайте дану статтю, щоб дізнатися відмінності між коваріацією та кореляцією.

Діаграма порівняння

Основа для порівнянняКоваріаціяКореляція
ЗначенняКоваріація - це показник, який вказує на те, наскільки дві випадкові величини змінюються в тандемі.Кореляція - це статистичний показник, який вказує, наскільки сильно пов'язані дві змінні.
Що це?Міра кореляціїМасштабний варіант коваріації
ЗначенняЛі між -∞ і + ∞Лежать між -1 і +1
Зміна масштабуВпливає на коваріаціюНе впливає на кореляцію
Одиниця вільної міриНіТак

Визначення коваріації

Коваріація - це статистичний термін, який визначається як систематичний зв'язок між парою випадкових величин, при якому зміна однієї змінної взаємно змінюється еквівалентною зміною іншої змінної.

Коваріація може приймати будь-яке значення від -∞ до + ∞, де негативне значення є показником негативного відношення, тоді як позитивне значення являє собою позитивне відношення. Далі він визначає лінійну залежність між змінними. Тому, коли значення дорівнює нулю, це вказує на відсутність взаємозв'язку. Крім того, коли всі спостереження будь-якої змінної однакові, коваріація буде нульовою.

У коваріації, коли ми змінюємо одиницю спостереження на будь-яку або обидві дві змінні, то немає ніякої зміни в силі відносини між двома змінними, але значення коваріації змінюється.

Визначення кореляції

Кореляція описується як міра в статистиці, яка визначає ступінь, до якої дві або більше випадкових величин рухаються в тандемі. Під час вивчення двох змінних, якщо спостерігалося, що рух в одній змінної, взаємно зміщується еквівалентним рухом іншої змінної, так чи інакше, тоді змінні вважаються корельованими.

Кореляція двох типів, тобто позитивна кореляція або негативна кореляція. Змінні, як кажуть, позитивно або безпосередньо корелюються, коли дві змінні рухаються в одному напрямку. Навпаки, коли дві змінні рухаються в протилежному напрямку, кореляція є негативною або інверсною.

Значення кореляції лежить між -1 до +1, причому значення, близькі до +1, представляють сильну позитивну кореляцію, а значення, близькі до -1, є показником сильної негативної кореляції. Є чотири заходи кореляції:

  • Діаграма розкиду
  • Коефіцієнт кореляції продукту-моменту
  • Коефіцієнт кореляції рангу
  • Коефіцієнт паралельних відхилень

Ключові відмінності між коваріацією та кореляцією

Слід зазначити наступні моменти, коли йдеться про різницю між коваріацією та кореляцією:

  1. Міра, яка використовується для позначення ступеня зміни двох випадкових величин в тандемі, відома як коваріація. Міра, яка використовується для представлення того, наскільки сильно дві випадкові величини пов'язані з назвою кореляції.
  2. Коваріація - не що інше, як міра кореляції. Навпаки, кореляція відноситься до масштабованої форми коваріації.
  3. Значення кореляції має місце між -1 і +1. І навпаки, значення коваріації лежить між -∞ і + ∞.
  4. На коваріацію впливає зміна масштабу, тобто якщо все значення однієї змінної множиться на константу, і все значення іншої змінної множиться на аналогічну або іншу константу, то коваріація змінюється. На відміну від цього, на співвідношення не впливає зміна масштабу.
  5. Кореляція є безрозмірною, тобто є безрозмірною мірою відношення між змінними. На відміну від коваріації, де значення виходить по добутку одиниць двох змінних.

Подібності

Обидва заходи лише лінійної залежності між двома змінними, тобто коли коефіцієнт кореляції дорівнює нулю, коваріація також дорівнює нулю. Крім того, ці заходи не залежать від зміни місця розташування.

Висновок

Кореляція - це окремий випадок коваріації, який можна отримати, коли дані стандартизовані. Тепер, коли справа доходить до вибору, що є кращою мірою взаємозв'язку між двома змінними, кореляція є кращою, ніж коваріація, оскільки вона залишається незмінною зміною місця і масштабу, а також може бути використана для порівняння між ними. дві пари змінних.

Top