Rozdíl mezi spoluprací a korelací

Covariance vs. korelace

Covariance a korelace jsou dva koncepty v oblasti pravděpodobnosti a statistiky. Oba koncepty popisují vztah mezi dvěma proměnnými. Navíc jsou oba nástroje měření určitého druhu závislosti mezi proměnnými.

„Covariance“ je definována jako „očekávaná hodnota variací dvou náhodných variací od jejich očekávaných hodnot“, zatímco „korelace“ je „očekávaná hodnota dvou náhodných variací“.
Pro zjednodušení se kovariance snaží zkoumat a měřit, kolik proměnných se mění společně. V tomto konceptu se obě proměnné mohou měnit stejným způsobem, aniž by naznačovaly jakýkoli vztah. Covariance je měření síly nebo slabosti korelace mezi dvěma nebo více sadami náhodných proměnných, zatímco korelace slouží jako zmenšená verze kovariance..

Jak kovariance, tak korelace mají odlišné typy. Covariance lze klasifikovat jako pozitivní kovarianci (dvě proměnné mají tendenci se měnit společně) a negativní kovarianci (jedna proměnná je nad nebo pod očekávanou hodnotou ve srovnání s jinou proměnnou). Na druhé straně má korelace tři kategorie: pozitivní, negativní nebo nula. Pozitivní korelace je označena znaménkem plus, záporná korelace záporným znaménkem a nekorelované proměnné - „0“.

Jak kovariance, tak korelace mají rozsahy. Korelační hodnoty jsou v měřítku od -1 do +1. Z hlediska covariance mohou hodnoty přesahovat nebo mohou být mimo korelační rozsah. Kromě toho jsou korelační hodnoty závislé na měrných jednotkách „X“ a „Y.“
Další pozoruhodný rozdíl je v tom, že korelace je bezrozměrná. Oproti tomu je kovariance popsána v jednotkách vytvořených vynásobením jednotky jedné proměnné jinou jednotkou jiné proměnné. Covariance se zaměřuje na vztah mezi dvěma entitami, jako jsou proměnné nebo soubory dat. Naproti tomu korelace může zahrnovat dvě nebo více proměnných nebo datových sad a vztahy mezi nimi.

Další pozoruhodný rozdíl mezi těmito dvěma je, že kovariance je často v tandemu s rozptylem (jedna z jejích vlastností, ale také běžná míra rozptylu nebo rozptylu), zatímco korelace jde spolu s analýzou závislosti a regrese. „Závislost“ je definována jako „jakýkoli vztah mezi dvěma datovými sadami nebo náhodnými proměnnými“, zatímco regresní analýza je metoda používaná ke zkoumání vztahu mezi nezávislými a závislými proměnnými. Jiné klasifikace korelace jsou částečné a vícenásobné korelace.

Souhrn:

1. Spolupráce a korelace jsou dva pojmy ve studiu statistiky a pravděpodobnosti. Jejich definice se liší, ale úzce souvisí. Oba koncepty popisují vztah a měří druh závislosti mezi dvěma nebo více proměnnými.
2.Komise je očekávaná hodnota variace mezi dvěma náhodnými odchylkami od jejich očekávaných hodnot, zatímco korelace má téměř stejnou definici, ale nezahrnuje změnu..
3. Spolupráce je také měřítkem dvou náhodných proměnných, které se navzájem liší. Mezitím je korelace spojena se vzájemnou závislostí nebo asociací. Jednoduše řečeno, korelace je, jak daleko nebo jak blízko jsou dvě proměnné od sebe nezávislé.
4. Spolupráce je měřítkem korelace, zatímco korelace je zmenšená verze kovariance.
5. Spolupráce může zahrnovat vztah mezi dvěma proměnnými nebo datovými soubory, zatímco korelace může zahrnovat vztah mezi více proměnnými.
6.Korelační hodnoty se pohybují od kladné 1 do záporné 1. Na druhé straně mohou hodnoty kovariance přesáhnout tuto stupnici.
7.Korelace a kovariance používají pozitivní nebo negativní popis jejich typů. Covariance má dva typy - pozitivní kovarianci (kde se dvě proměnné mění společně) a negativní kovarianci (kde jedna proměnná je vyšší nebo nižší než druhá). Pokud jde o korelaci, pozitivní a negativní korelace jsou spojeny další kategorií, „0“ - nesouvisející typ.