Kovariacijos ir koreliacijos skirtumas

Kovariancija ir Koreliacija yra dvi matematinės sąvokos, kurios gana dažnai naudojamos verslo statistikoje. Abu šie santykiai nustato ir matuoja dviejų atsitiktinių kintamųjų priklausomybę. Nepaisant tam tikrų šių dviejų matematinių terminų panašumų, jie skiriasi vienas nuo kito. Koreliacija yra tada, kai vieno elemento pakeitimas gali pakeisti kitą elementą.

Koreliacija laikoma geriausia priemone dviejų formulės kintamųjų kiekybiniam ryšiui išmatuoti ir išreikšti. Kita vertus, kovariacija yra tada, kai du elementai skiriasi. Perskaitykite pateiktą straipsnį ir sužinokite apie kovariacijos ir koreliacijos skirtumus.

Turinys: kovariacijos Vs koreliacija

1. Palyginimo diagrama
2. Apibrėžimas
3. Pagrindiniai skirtumai
4. Panašumai
5. Išvada

Palyginimo diagrama

Palyginimo pagrindas	Kovariancija	Koreliacija
Reikšmė	Kovariacija yra matas, rodantis, kaip du atsitiktiniai kintamieji keičiasi kartu.	Koreliacija yra statistinis matas, kuris parodo, kaip stipriai yra susiję du kintamieji.
Kas tai?	Koreliacijos matas	Mastelinė kovariacijos versija
Vertybės	Atstumkite tarp –∞ ir + ∞	Guli tarp –1 ir +1
Masto pokytis	Įtakoja kovarianciją	Nepaveikia koreliacijos
Nemokamas matas	Ne	Taip

Kovariancijos apibrėžimas

Kovariancija yra statistinis terminas, apibūdinamas kaip sistemingas ryšys tarp atsitiktinių kintamųjų poros, kai vieno kintamojo pasikeitimas grįžta iš lygiaverčio kito kintamojo pasikeitimo..

Kovariacija gali būti bet kuri vertė nuo-between iki + ∞, kur neigiama reikšmė yra neigiamo ryšio rodiklis, tuo tarpu teigiama vertė žymi teigiamą santykį. Be to, jis nustato tiesinį ryšį tarp kintamųjų. Todėl, kai vertė yra lygi nuliui, tai rodo jokio santykio. Be to, kai visi abiejų kintamųjų stebėjimai yra vienodi, kovariacija bus lygi nuliui.

Kovariancijos metu, kai keičiame bet kurio arba abiejų kintamųjų stebėjimo vienetą, ryšys tarp dviejų kintamųjų stiprumo nekinta, bet keičiasi kovariacijos vertė..

Koreliacijos apibrėžimas

Koreliacija apibūdinama kaip statistikos matas, kuris nustato laipsnį, iki kurio du ar daugiau atsitiktinių kintamųjų juda kartu. Tiriant du kintamuosius, jei buvo pastebėta, kad judėjimas viename kintamajame yra grąžinamas lygiaverčiu judesiu kitu kintamuoju, tam tikru ar kitokiu būdu, tada teigiama, kad kintamieji yra koreliuojami.

Koreliacija yra dviejų tipų, t. Y. Teigiama arba neigiama. Sakoma, kad kintamieji teigiamai arba tiesiogiai koreliuoja, kai du kintamieji juda ta pačia kryptimi. Priešingai, kai du kintamieji juda priešinga kryptimi, koreliacija yra neigiama arba atvirkštinė.

Koreliacijos reikšmė yra nuo -1 iki +1, kur reikšmės, artimos +1, rodo stiprią teigiamą koreliaciją, o reikšmės, artimos -1, yra stiprios neigiamos koreliacijos rodiklis. Yra keturi koreliacijos matai:

• Sklaidos schema
• Produkto ir momento koreliacijos koeficientas
• Rango koreliacijos koeficientas
• Lygiagrečių nuokrypių koeficientas

Pagrindiniai kovariacijos ir koreliacijos skirtumai

Šie skirtumai tarp kovariacijos ir koreliacijos yra pastebimi:

1. Priemonė, naudojama nurodyti, kaip du atsitiktiniai kintamieji pasikeičia kartu, yra žinoma kaip kovariancija. Matas, naudojamas norint parodyti, kaip stipriai yra susiję du atsitiktiniai kintamieji, vadinamas koreliacija.
2. Kovariancija yra ne kas kita, kaip koreliacijos matas. Atvirkščiai, koreliacija reiškia mastelio formos kovariaciją.
3. Koreliacijos reikšmė yra tarp -1 ir +1. Atvirkščiai, kovariacijos reikšmė yra tarp –∞ ir + ∞.
4. Kovariacijai įtakos turi masto pokytis, t. Y. Jei visos vieno kintamojo reikšmės yra padaugintos iš konstantos, o visos kito kintamojo visos vertės yra padaugintos iš panašios ar skirtingos konstantos, tada kovariacija keičiama. Atitinkamai, koreliacijai įtakos neturi pokyčiai skalėje.
5. Koreliacija yra be dimensijos, t. Y. Ji nėra kintamųjų santykio matas be vieneto. Skirtingai nuo kovariancijos, kai vertė gaunama iš dviejų kintamųjų vienetų sandaugos.

Panašumai

Abi priemonės matuoja tik tiesinį dviejų kintamųjų santykį, t. Y. Kai koreliacijos koeficientas yra lygus nuliui, kovariacija taip pat yra lygi nuliui. Be to, vietos pasikeitimas neturi įtakos dviem priemonėms.

Išvada

Koreliacija yra ypatingas kovariacijos atvejis, kurį galima gauti standartizavus duomenis. Dabar, kai reikia pasirinkti, kuris yra geresnis dviejų kintamųjų santykio matas, pirmenybė teikiama koreliacijai, o ne kovariancijai, nes ji neturi įtakos vietos ir masto pokyčiams, todėl ją taip pat galima naudoti palyginimui tarp dvi kintamųjų poros.