Razlika med kovarianco in korelacijo

Covariance in Korelacija sta dva matematična pojma, ki se pogosto uporabljata v statistiki podjetij. Oboje določa razmerje in meri odvisnost med dvema naključnima spremenljivkama. Kljub nekaterim podobnostim med tema dvema matematičnima izrazoma se med seboj razlikujeta. Korelacija je, kadar lahko sprememba ene postavke povzroči spremembo druge postavke.

Korelacija velja za najboljše orodje za merjenje in izražanje kvantitativnega razmerja med dvema spremenljivkama v formuli. Po drugi strani pa je kovarenca, kadar se dva predmeta razlikujeta skupaj. Preberite dani članek, če želite vedeti razlike med kovarianco in korelacijo.

Vsebina: Covariance Vs Correlation

1. Primerjalna tabela
2. Opredelitev
3. Ključne razlike
4. Podobnosti
5. Zaključek

Primerjalna tabela

Osnove za primerjavo	Covariance	Korelacija
Pomen	Kovariacija je ukrep, ki kaže, v kolikšni meri se dve naključni spremenljivki spremenita v tandemu.	Korelacija je statistični ukrep, ki kaže, kako močno sta povezani dve spremenljivki.
Kaj je to?	Ukrep korelacije	Različica kovariance
Vrednote	Lezite med -∞ in + ∞	Lezite med -1 in +1
Sprememba obsega	Vpliva na kovariance	Ne vpliva na korelacijo
Enota brezplačnega ukrepa	Ne	Da

Opredelitev kovariance

Covariance je statistični izraz, ki je opredeljen kot sistematičen odnos med parom naključnih spremenljivk, pri čemer se sprememba ene spremenljivke vrne z enakovredno spremembo druge spremenljivke.

Kovariacija lahko sprejme katero koli vrednost med -∞ do + ∞, pri čemer je negativna vrednost pokazatelj negativnega razmerja, medtem ko pozitivna vrednost predstavlja pozitivno razmerje. Nadalje ugotovi linearno razmerje med spremenljivkami. Kadar je vrednost enaka nič, pomeni, da ni razmerja. Poleg tega bo, ko bodo vse opazke katere koli spremenljivke enake, kovariacija enaka nič.

Pri kovarijanci, ko spremenimo enoto opazovanja na kateri koli ali obe spremenljivki, se moč moči razmerja med dvema spremenljivkama ne spremeni, vrednost kovariance pa se spremeni.

Opredelitev korelacije

Korelacija je opisana kot merilo v statistiki, ki določa stopnjo, v kateri se v tandemu gibljeta dve ali več naključnih spremenljivk. Če je bilo med preučevanjem dveh spremenljivk ugotovljeno, da se gibanje ene spremenljivke vrti z enakovrednim gibanjem druge spremenljivke, na nek način ali drugo, potem naj bi bile spremenljivke korelirane..

Korelacija je dve vrsti, to je pozitivna korelacija ali negativna korelacija. Če se spremenljivki gibljeta v isti smeri, spremenljivki pozitivno ali neposredno korelirata. Ko pa se dve spremenljivki premikata v nasprotni smeri, je korelacija negativna ali obratna.

Vrednost korelacije je med -1 in +1, pri čemer vrednosti blizu +1 predstavljajo močno pozitivno korelacijo in vrednosti blizu -1 so pokazatelj močne negativne korelacije. Obstajajo štirje korelacijski ukrepi:

• Scatter diagram
• Koeficient korelacije proizvoda in trenutka
• Koeficient korelacijske uvrstitve
• Koeficient sočasnih odstopanj

Ključne razlike med kovarianco in korelacijo

Kar se tiče razlike med kovariance in korelacije, veljajo naslednje:

1. Ukrep, ki se uporablja za označevanje obsega, v katerem se dve naključni spremenljivki spremenijo v tandemu, je znan kot kovariance. Ukrep, ki se uporablja za prikaz, kako močno sta povezani dve naključni spremenljivki, znani kot korelacija.
2. Kovariacija ni nič drugega kot merilo korelacije. Nasprotno, korelacija se nanaša na pomanjšano obliko kovariance.
3. Vrednost korelacije je med -1 in +1. Nasprotno, vrednost kovarijance je med -∞ in + ∞.
4. Na covariance vpliva sprememba obsega, to je, če se vsa vrednost ene spremenljivke pomnoži s konstanto in se vsa vrednost druge spremenljivke pomnoži s podobno ali drugačno konstanto, potem se kovariance spremeni. Glede na to na korelacijo ne vpliva sprememba obsega.
5. Korelacija je brezdimenzijska, to je merilo razmerja med spremenljivkami brez enote. Za razliko od kovarijance, kjer vrednost dobimo z delom enot obeh spremenljivk.

Podobnosti

Obe merita le linearno razmerje med dvema spremenljivkama, to je, kadar je korelacijski koeficient enak nič, kovariance pa so tudi nič. Poleg tega sprememba lokacije na dva ukrepa ne vpliva.

Zaključek

Korelacija je poseben primer kovariance, ki ga je mogoče dobiti, ko se podatki standardizirajo. Zdaj, ko gre za izbiro, ki je boljše merilo razmerja med dvema spremenljivkama, je prednostna korelacija pred kovariance, ker sprememba lokacije in obsega ne vpliva na spremembo lokacije in se lahko uporablja tudi za primerjavo med dva para spremenljivk.