Skirtumas tarp kovariacijos ir koreliacijos

2019

Kovarijus ir koreliacija yra dvi matematinės sąvokos, kurios gana dažnai naudojamos verslo statistikoje. Abi šios dvi nustato santykį ir matuoja dviejų atsitiktinių kintamųjų priklausomybę. Nepaisant šių dviejų matematinių terminų panašumų, jie skiriasi vienas nuo kito. Koreliacija yra tada, kai vieno elemento pakeitimas gali sukelti kito elemento pasikeitimą.

Koreliacija laikoma geriausia priemone, skirta matuoti ir išreikšti kiekybinį ryšį tarp dviejų formulių formulių. Kita vertus, kovariacija yra tada, kai du elementai skiriasi. Perskaitykite pateiktą straipsnį, kad sužinotumėte skirtumus tarp kovariacijos ir koreliacijos.

Palyginimo diagrama

Palyginimo pagrindas	Kovariacija	Koreliacija
Reikšmė	Kovarijus yra priemonė, rodanti, kiek du atsitiktiniai kintamieji keičiasi kartu.	Koreliacija - tai statistinė priemonė, parodanti, kiek stipriai susiję du kintamieji.
Kas tai?	Koreliacinė priemonė	Sumažinta kovariacijos versija
Vertybės	Atsigulkite tarp -∞ ir + ∞	Atsigulkite nuo -1 iki +1
Masto pasikeitimas	Poveikia kovariacijai	Tai neturi įtakos koreliacijai
Vienetas be matavimo	Ne	Taip

Kovarijos apibrėžimas

Kovarija yra statistinis terminas, apibrėžiamas kaip sisteminis ryšys tarp atsitiktinių kintamųjų poros, kur vieno kintamojo pokytis yra lygiavertis kito kintamojo pasikeitimas.

Kovarijus gali būti bet kokia reikšmė tarp -∞ iki + ∞, kur neigiama vertė yra neigiamų santykių rodiklis, o teigiama vertė - teigiami santykiai. Be to, jis nustato linijinį ryšį tarp kintamųjų. Todėl, kai vertė yra lygi nuliui, tai nerodo ryšio. Be to, kai visi abiejų kintamųjų stebėjimai yra tokie patys, kovariacija bus lygi nuliui.

Kovarijoje, kai keičiame stebėjimo vienetą bet kuriame arba abiejuose kintamuosiuose, tada dviejų kintamųjų santykio stiprumas nepasikeičia, bet keičiasi kovariacijos vertė.

Koreliacijos apibrėžtis

Koreliacija apibūdinama kaip statistikos priemonė, kuri lemia tai, kiek du ar daugiau atsitiktinių kintamųjų persikelia kartu. Atliekant dviejų kintamųjų tyrimą, jei buvo pastebėta, kad judėjimas viename kintamajame yra lygiaverčio judėjimo kito kintamojo, tam tikru ar kitu būdu, tada kintamieji yra koreliuojami.

Koreliacija yra dviejų tipų, ty teigiama koreliacija arba neigiama koreliacija. Kintamieji teigiami arba tiesiogiai koreliuojami, kai du kintamieji juda ta pačia kryptimi. Priešingai, kai du kintamieji judėja priešinga kryptimi, koreliacija yra neigiama arba atvirkštinė.

Koreliacijos reikšmė yra nuo -1 iki +1, kur vertės, artimos +1, yra stipri teigiama koreliacija, o vertės, artimos -1, yra stiprios neigiamos koreliacijos rodiklis. Yra keturios koreliacijos priemonės:

Scatter diagrama
Produkto ir momento koreliacijos koeficientas
Reitingų koreliacijos koeficientas
Tuo pačiu metu nukrypimų koeficientas

Pagrindiniai skirtumai tarp kovariacijos ir koreliacijos

Toliau išvardyti dalykai yra svarbūs, kiek tai susiję su skirtumu tarp kovariacijos ir koreliacijos:

Priemonė, naudojama norint nurodyti, kokiu mastu du atsitiktiniai kintamieji kinta kartu, vadinami kovariacija. Priemonė, naudojama atstovauti, kaip stipriai susiję du atsitiktiniai kintamieji, vadinami koreliacija.
Kovarijus yra tik koreliacijos matas. Atvirkščiai, koreliacija yra susijusi su išplėstine kovariacija.
Koreliacijos vertė vyksta tarp -1 ir +1. Priešingai, kovariacijos vertė yra tarp -∞ ir + ∞.
Kovariją veikia skalės pokytis, ty jei visos vieno kintamojo vertė yra padauginta iš konstantos ir visos kitos kintamojo reikšmės padauginamos panašia ar kita konstanta, tuomet kovariacija keičiama. Priešingai, koreliacija neturi įtakos masto pokyčiams.
Koreliacija yra be dimensijos, ty ji yra vieneto be kintamųjų santykio matas. Skirtingai nuo kovariacijos, kai vertė gaunama iš dviejų kintamųjų vienetų.

Panašumai

Abu matuoja tik linijinį santykį tarp dviejų kintamųjų, ty kai koreliacijos koeficientas yra nulis, kovariacija taip pat yra lygi nuliui. Be to, vietos pasikeitimas neturi įtakos dviem priemonėms.

Išvada

Koreliacija yra specialus kovariacijos atvejis, kurį galima gauti, kai duomenys yra standartizuoti. Dabar, kai kalbama apie pasirinkimą, kuris yra geresnis dviejų kintamųjų santykio matas, pirmenybė teikiama koreliacijai, o ne kovariacijai, nes vietos ir masto pasikeitimas lieka nepakitęs, taip pat gali būti naudojamas palyginimui tarp dvi kintamųjų poros.