Differenza tra covarianza e correlazione Differenza tra

Covarianza vs. Correlazione

Covarianza e correlazione sono due concetti nel campo della probabilità e della statistica. Entrambi i concetti descrivono la relazione tra due variabili. Inoltre, entrambi sono strumenti di misurazione di un certo tipo di dipendenza tra variabili.

"Covarianza" è definito come "il valore atteso delle variazioni di due variabili casuali dai loro valori previsti", mentre "correlazione" è "il valore atteso di due variabili casuali. "

Per semplificare, una covarianza cerca di esaminare e misurare quante variabili cambiano insieme. In questo concetto, entrambe le variabili possono cambiare nello stesso modo senza indicare alcuna relazione. La covarianza è una misura della forza o della debolezza della correlazione tra due o più insiemi di variabili casuali, mentre la correlazione funge da versione ridotta di una covarianza.

Sia la covarianza che la correlazione hanno tipi distintivi. La covarianza può essere classificata come covarianza positiva (due variabili tendono a variare insieme) e covarianza negativa (una variabile è sopra o sotto il valore atteso rispetto ad un'altra variabile). D'altra parte, la correlazione ha tre categorie: positiva, negativa o zero. La correlazione positiva è indicata da un segno più, una correlazione negativa da un segno negativo e variabili non correlate - da un "0. “

Sia covarianza che correlazione hanno intervalli. I valori di correlazione sono nella scala da -1 a +1. In termini di covarianza, i valori possono eccedere o possono essere al di fuori dell'intervallo di correlazione. Inoltre, i valori di correlazione dipendono dalle unità di misura di "X" e "Y. "

Un'altra differenza degna di nota è che una correlazione è senza dimensione. Al contrario, una covarianza è descritta in unità formate moltiplicando l'unità di una variabile per un'altra unità di un'altra variabile. La covarianza si concentra sulla relazione tra due entità, come variabili o insiemi di dati. Al contrario, la correlazione può coinvolgere due o più variabili o set di dati e le relazioni tra di essi.

Un'altra distinzione notevole tra i due è che una covarianza è spesso in tandem con una varianza (una delle sue proprietà, ma anche la misura comune di dispersione o dispersione), mentre la correlazione va di pari passo con l'analisi della dipendenza e della regressione. "Dipendenza" è definita come "qualsiasi relazione tra due insiemi di dati o variabili casuali", mentre l'analisi di regressione è il metodo utilizzato per indagare la relazione tra variabili indipendenti e dipendenti. Altre classificazioni di correlazione sono correlazioni parziali e multiple.

Riepilogo:

1. Covarianza e correlazione sono due concetti nello studio delle statistiche e delle probabilità.Sono diversi nelle loro definizioni ma strettamente correlati. Entrambi i concetti descrivono la relazione e misurano il tipo di dipendenza tra due o più variabili.

2. La covarianza è il valore atteso di variazione tra due variabili casuali dai loro valori previsti, mentre una correlazione ha quasi la stessa definizione, ma non include la variazione.

3. La covarianza è anche una misura di due variabili casuali che variano insieme. Nel frattempo, la correlazione è associata all'interdipendenza o all'associazione. In parole povere, la correlazione indica la distanza o la distanza tra due variabili dall'essere indipendenti l'una dall'altra.

4. La covarianza è una misura di una correlazione, mentre la correlazione è una versione in scala della covarianza.

5. La covarianza può implicare la relazione tra due variabili o set di dati, mentre la correlazione può coinvolgere anche la relazione tra più variabili.

6. I valori di correlazione vanno da 1 positivo a 1 negativo. D'altra parte, i valori di covarianza possono superare questa scala.

7. Sia la correlazione che la covarianza impiegano una descrizione positiva o negativa dei loro tipi. La covarianza ha due tipi: covarianza positiva (dove due variabili variano insieme) e covarianza negativa (dove una variabile è più alta o più bassa dell'altra). In termini di correlazione, le correlazioni positive e negative sono unite da una categoria aggiuntiva, "0" - un tipo non correlato.