Kovaryans ve Korelasyon Arasındaki Fark

Kovaryans ve Korelasyon

Kovaryans ve korelasyon olasılık ve istatistik alanında iki kavramdır. Her iki kavram da iki değişken arasındaki ilişkiyi tanımlar. Ek olarak, her ikisi de değişkenler arasındaki belirli bir bağımlılığın ölçüm araçlarıdır.

“Kovaryans” “iki rasgele varyasyonun beklenen varyasyonu beklenen değerlerinden beklenen değer” olarak tanımlanırken, “korelasyon” “iki rasgele değişkenin beklenen değeri” dir.
Basitleştirmek için, bir kovaryans birlikte ne kadar değişkenin değiştiğini araştırmaya ve ölçmeye çalışır. Bu kavramda, her iki değişken de herhangi bir ilişki göstermeden aynı şekilde değişebilir. Kovaryans, iki veya daha fazla rasgele değişken kümesi arasındaki korelasyonun kuvvetinin veya zayıflığının bir ölçüsüdür; korelasyon ise bir kovaryansın ölçekli bir versiyonu olarak hizmet eder.

Kovaryans ve korelasyonun farklı türleri vardır. Kovaryans, pozitif kovaryans (iki değişken birlikte değişme eğilimi) ve negatif kovaryans (bir değişken, başka bir değişkenle karşılaştırıldığında beklenen değerin üstünde veya altında) olarak sınıflandırılabilir. Öte yandan, korelasyonun üç kategorisi vardır: pozitif, negatif veya sıfır. Pozitif korelasyon bir artı işareti, negatif bir korelasyon ile negatif korelasyon ve ilişkisiz değişkenler - “0” ile gösterilir.

Kovaryans ve korelasyonun aralıkları vardır. Korelasyon değerleri -1 ile +1 arasındadır. Kovaryans açısından, değerler korelasyon aralığını aşabilir veya dışında olabilir. Ayrıca, korelasyon değerleri “X” ve “Y” ölçü birimlerine bağlıdır.
Dikkate değer bir başka fark da korelasyonun boyutsuz olmasıdır. Aksine, bir değişken, bir değişkenin biriminin başka bir değişkenin başka bir birimiyle çarpılmasıyla oluşturulan birimlerde tarif edilmektedir. Kovaryans, değişkenler veya veri kümeleri gibi iki varlık arasındaki ilişkiye odaklanır. Buna karşılık, korelasyon iki veya daha fazla değişkeni veya veri kümesini ve bunlar arasındaki ilişkileri içerebilir.

İkisi arasındaki bir başka dikkat çekici ayrım, bir kovaryansın genellikle bir varyansla (özelliklerinden biri, aynı zamanda saçılma veya dağılımın ortak ölçüsü) birlikte olması ve korelasyonun bağımlılık ve regresyon analizi ile birlikte olmasıdır. “Bağımlılık” “iki veri seti veya rasgele değişken arasındaki herhangi bir ilişki” olarak tanımlanırken, regresyon analizi bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi araştırmak için kullanılan yöntemdir. Diğer korelasyon sınıflamaları kısmi ve çoklu korelasyonlardır.

Özet:

1.Kolaylık ve korelasyon, istatistik ve olasılık çalışmasında iki kavramdır. Tanımlarında farklıdırlar, ancak yakından ilişkilidirler. Her iki kavram da ilişkiyi tanımlar ve iki veya daha fazla değişken arasındaki bağımlılık türünü ölçer.
2.Kurumsallık, beklenen değerlerden iki rasgele değişken arasındaki beklenen varyasyon değeridir, ancak bir korelasyon neredeyse aynı tanıma sahiptir, ancak varyasyon içermez.
3.Kolaylık, birlikte değişen iki rastgele değişkenin bir ölçüsüdür. Bu arada, korelasyon bağımlılık veya ilişki ile ilişkilidir. Basitçe söylemek gerekirse, korelasyon iki değişkenin birbirinden ne kadar bağımsız olmaktan ne kadar uzak veya ne kadar yakın olduğudur..
4.Kovariance bir korelasyon ölçüsüdür, korelasyon ise kovaryansın ölçekli bir versiyonudur..
5.Kurumsallık iki değişken veya veri kümesi arasındaki ilişkiyi içerebilirken, korelasyon birden çok değişken arasındaki ilişkiyi de içerebilir..
6. korelasyon değerleri pozitif 1 ile negatif 1 arasında değişmektedir. Öte yandan, kovaryans değerleri bu ölçeği aşabilir.
Her iki korelasyon ve kovaryans, türlerinin pozitif veya negatif bir tanımını kullanır. Kovaryansın iki türü vardır - pozitif kovaryans (iki değişkenin birlikte değiştiği yerlerde) ve negatif kovaryans (bir değişkenin diğerinden daha yüksek veya daha düşük olduğu). Korelasyon açısından, pozitif ve negatif korelasyonlar ek bir kategori olan “0” ile birleştirilir - ilişkisiz bir tür.