Rozdíl mezi spoluprací a korelací

Covariance a Korelace jsou dva matematické pojmy, které se běžně používají v podnikové statistice. Oba tyto dva určují vztah a měří závislost mezi dvěma náhodnými proměnnými. Navzdory některým podobnostem mezi těmito dvěma matematickými pojmy se od sebe navzájem liší. Korelace je, kdy změna jedné položky může vést ke změně jiné položky.

Korelace je považována za nejlepší nástroj pro měření a vyjádření kvantitativního vztahu mezi dvěma proměnnými ve vzorci. Na druhou stranu, kovariance je, když se dvě položky liší společně. Přečtěte si daný článek a zjistěte rozdíly mezi kovariancí a korelací.

Obsah: Covariance Vs Correlation

1. Srovnávací tabulka
2. Definice
3. Klíčové rozdíly
4. Podobnosti
5. Závěr

Srovnávací tabulka

Základ pro srovnání	Covariance	Korelace
Význam	Covariance je míra označující, do jaké míry se dvě náhodné proměnné mění v tandemu.	Korelace je statistické měřítko, které ukazuje, jak silně souvisejí dvě proměnné.
Co je to?	Míra korelace	Měřítko verze kovariance
Hodnoty	Lehněte mezi -∞ a + ∞	Lehněte mezi -1 a +1
Změna měřítka	Ovlivňuje kovarianci	Nemá vliv na korelaci
Jednotka bez opatření	Ne	Ano

Definice kosovství

Covariance je statistický pojem, definovaný jako systematický vztah mezi párem náhodných proměnných, přičemž změna jedné proměnné je zpětně ekvivalentní změnou jiné proměnné.

Covariance může mít jakoukoli hodnotu mezi -∞ a + ∞, přičemž záporná hodnota je indikátorem negativního vztahu, zatímco kladná hodnota představuje pozitivní vztah. Dále zjišťuje lineární vztah mezi proměnnými. Proto pokud je hodnota nula, znamená to, že neexistuje žádný vztah. Kromě toho, když jsou všechna pozorování jedné nebo druhé proměnné stejná, kovariance bude nulová.

Když v Covariance změníme jednotku pozorování na kteroukoli nebo obě dvě proměnné, nedojde ke změně síly vztahu mezi dvěma proměnnými, ale hodnota kovariance se změní.

Definice korelace

Korelace je popsána jako míra ve statistice, která určuje míru, do které se dvě nebo více náhodných proměnných pohybují v tandemu. Pokud se během studia dvou proměnných zjistí, že pohyb v jedné proměnné je vratný ekvivalentním pohybem jiné proměnné, nějakým způsobem nebo jinou, pak se říká, že proměnné jsou ve vzájemném vztahu..

Korelace je dvou typů, tj. Pozitivní korelace nebo negativní korelace. O proměnných se říká, že jsou pozitivně nebo přímo korelovány, když se obě proměnné pohybují stejným směrem. Naopak, když se obě proměnné pohybují opačným směrem, korelace je záporná nebo inverzní.

Hodnota korelace leží mezi -1 a +1, přičemž hodnoty blízké +1 představují silnou pozitivní korelaci a hodnoty blízké -1 jsou ukazatelem silné negativní korelace. Existují čtyři míry korelace:

• Bodový diagram
• Koeficient korelace produktu-momentu
• Koordinační koeficient pořadí
• Koeficient souběžných odchylek

Klíčové rozdíly mezi spoluprací a korelací

Následující body jsou pozoruhodné, pokud jde o rozdíl mezi kovariancí a korelací:

1. Míra použitá k označení rozsahu, v jakém se dvě náhodné proměnné mění v tandemu, se nazývá kovariance. Míra použitá k reprezentaci toho, jak silně se vztahují dvě náhodné proměnné, se nazývá korelace.
2. Covariance není nic jiného než míra korelace. Naopak korelace odkazuje na zmenšenou formu kovariance.
3. Hodnota korelace probíhá mezi -1 a +1. Naopak hodnota kovariance leží mezi -∞ a + ∞.
4. Kovariance je ovlivněna změnou měřítka, tj. Pokud je celá hodnota jedné proměnné vynásobena konstantou a veškerá hodnota jiné proměnné je vynásobena podobnou nebo odlišnou konstantou, pak se kovariance změní. Naproti tomu korelace není ovlivněna změnou měřítka.
5. Korelace je bezrozměrná, tj. Je to míra vztahu mezi proměnnými bez jednotek. Na rozdíl od kovariance, kde je hodnota získána součinem jednotek těchto dvou proměnných.

Podobnosti

Obě měří pouze lineární vztah mezi dvěma proměnnými, tj. Když je korelační koeficient nulový, kovariance je také nulová. Tato dvě umístění nejsou dále ovlivněna změnou umístění.

Závěr

Korelace je zvláštní případ kovariance, který lze získat, když jsou data standardizována. Nyní, když dojde na výběr, který je lepším měřítkem vztahu mezi dvěma proměnnými, je korelace upřednostňována před kovariancí, protože zůstává nedotčena změnou umístění a měřítka a může být také použita k porovnání mezi dva páry proměnných.