Corelația este considerată cel mai bun instrument pentru măsurarea și exprimarea relației cantitative dintre două variabile din formula. Pe de altă parte, covarianța este atunci când două elemente variază împreună. Citiți articolul dat pentru a afla diferențele dintre covarianță și corelație.
Diagramă de comparație
| Bazele comparației | covarianţă | Corelație |
|---|---|---|
| Sens | Covariance este o măsură care indică măsura în care două variabile aleatorii se schimbă în tandem. | Corelația este o măsură statistică care indică cât de strâns sunt două variabile. |
| Ce este? | Măsurarea corelației | Versiune scalată a covarianței |
| valori | Măsurați între -∞ și + ∞ | Măsurați între -1 și +1 |
| Modificarea scării | Afectează covarianța | Nu afectează corelația |
| Unitate de măsură gratuită | Nu | da |
Definiția Covariance
Covariance este un termen statistic definit ca o relație sistematică între o pereche de variabile aleatoare în care o schimbare într-o variabilă este reciprocă printr-o schimbare echivalentă a altei variabile.
Covariance poate lua orice valoare între -∞ la + ∞, în care valoarea negativă este un indicator al relației negative, în timp ce o valoare pozitivă reprezintă relația pozitivă. Mai mult, se constată relația liniară dintre variabile. Prin urmare, atunci când valoarea este zero, aceasta nu indică nicio relație. În plus, când toate observațiile fiecărei variabile sunt identice, covarianța va fi zero.
În Covariance, atunci când schimbăm unitatea de observare pe una sau pe ambele variabile, atunci nu există nicio schimbare în puterea relației dintre două variabile, dar valoarea covarianței se modifică.
Definiția corelație
Corelația este descrisă ca o măsură în statistici, care determină gradul în care două sau mai multe variabile aleatoare se mișcă în tandem. În timpul studiului a două variabile, dacă s-a observat că mișcarea într-o variabilă este reciprocă printr-o mișcare echivalentă, o altă variabilă, într-un fel sau altul, atunci se spune că variabilele sunt corelate.
Corelația este de două tipuri, adică corelație pozitivă sau corelație negativă. Se spune că variabilele sunt corelate pozitiv sau direct atunci când cele două variabile se mișcă în aceeași direcție. Dimpotrivă, atunci când cele două variabile se mișcă în direcție opusă, corelația este negativă sau inversă.
Valoarea corelației se situează între -1 până la +1, în care valori apropiate de +1 reprezintă o puternică corelație pozitivă, iar valorile apropiate de -1 reprezintă un indicator al corelării negative puternice. Există patru măsuri de corelație:
- Diagrama de dispersie
- Coeficient de corelație produs-moment
- Coeficientul de corelare în rânduri
- Coeficientul de abateri concurente
Diferențe cheie între Covariance și corelație
Următoarele puncte sunt demne de remarcat în ceea ce privește diferența dintre covarianță și corelare:
- O măsură folosită pentru a indica măsura în care două variabile aleatoare se schimbă în tandem este cunoscută ca covarianță. O măsură folosită pentru a reprezenta cât de puternică sunt două variabile aleatorii cunoscute ca corelare.
- Covariance nu este decât o măsură de corelație. Dimpotrivă, corelația se referă la forma scalată de covarianță.
- Valoarea corelației are loc între -1 și +1. În schimb, valoarea covarianței se situează între -∞ și + ∞.
- Covarianța este afectată de schimbarea scării, adică dacă toată valoarea unei variabile este înmulțită cu o constantă și cu toată valoarea altei variabile se înmulțește, cu o constantă similară sau diferită, atunci covarianța se schimbă. În raport cu aceasta, corelația nu este influențată de schimbarea scării.
- Corelația este dimensională, adică este o măsură unică a relației dintre variabile. Spre deosebire de covarianță, unde valoarea este obținută prin produsul unităților celor două variabile.
Asemănările
Ambele măsuri măsoară numai relația liniară dintre două variabile, adică atunci când coeficientul de corelație este zero, covarianța este de asemenea zero. În plus, cele două măsuri nu sunt afectate de schimbarea locației.
Concluzie
Corelația este un caz special de covarianță care poate fi obținut atunci când datele sunt standardizate. Acum, atunci când este vorba de a face o alegere, care este o măsură mai bună a relației dintre două variabile, se preferă corelația față de covarianță, deoarece ea rămâne neafectată de schimbarea amplasamentului și a scalei și poate fi, de asemenea, utilizată pentru a face o comparație între două perechi de variabile.
