Unterschied zwischen Kovarianz und Korrelation
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- Cem Schlitzer
Kovarianz Und Korrelation sind zwei mathematische Konzepte, die häufig in Geschäftsstatistiken verwendet werden. Beide beiden bestimmen die Beziehung und messen die Abhängigkeit zwischen zwei Zufallsvariablen. Trotz einiger Ähnlichkeiten zwischen diesen beiden mathematischen Begriffen unterscheiden sie sich voneinander. Die Korrelation ist, wenn die Änderung eines Elements zur Änderung eines anderen Elements führen kann.
Die Korrelation wird als das beste Instrument zur Messung und Expression der quantitativen Beziehung zwischen zwei Variablen in der Formel angesehen. Auf der anderen Seite ist die Kovarianz, wenn zwei Gegenstände variieren. Lesen Sie den angegebenen Artikel, um die Unterschiede zwischen Kovarianz und Korrelation zu kennen.
Inhalt: Kovarianz gegen Korrelation
- Vergleichstabelle
- Definition
- Schlüsselunterschiede
- Ähnlichkeiten
- Abschluss
Vergleichstabelle
| Vergleichsgrundlage | Kovarianz | Korrelation |
|---|---|---|
| Bedeutung | Kovarianz ist ein Maß, das angibt, inwieweit sich zwei Zufallsvariablen in der Tandem ändern. | Korrelation ist ein statistisches Maß, das angibt, wie stark zwei Variablen miteinander verbunden sind. |
| Was ist es? | Maß für die Korrelation | Skalierte Version der Kovarianz |
| Werte | Liegen zwischen -∞ und +∞ | Liegen zwischen -1 und +1 |
| Skalenwechsel | Beeinflusst die Kovarianz | Wirkt sich nicht mit Korrelation aus |
| Einheit freie Maßnahme | NEIN | Ja |
Definition der Kovarianz
Die Kovarianz ist ein statistischer Begriff, der als systematische Beziehung zwischen einem Paar zufälliger Variablen definiert ist, wobei eine Änderung einer Variablen durch eine äquivalente Änderung einer anderen Variablen erwidert wurde.
Kovarianz kann einen Wert zwischen -∞ bis +∞ übernehmen, wobei der negative Wert ein Indikator für die negative Beziehung ist, während ein positiver Wert die positive Beziehung darstellt. Darüber hinaus wird die lineare Beziehung zwischen Variablen festgestellt. Wenn der Wert Null ist, zeigt er keine Beziehung an. Darüber hinaus wird die Kovarianz null sein, wenn alle Beobachtungen der beiden Variablen gleich sind.
In der Kovarianz ändert sich die Beobachtungseinheit auf irgendeiner oder beiden Variablen, dann hat sich die Stärke der Beziehung zwischen zwei Variablen nicht verändert, aber der Wert der Kovarianz wird geändert.
Definition der Korrelation
Die Korrelation wird als Maß in Statistik beschrieben, die feststellt, inwieweit sich zwei oder mehr zufällige Variablen in Tandem bewegen. Während der Untersuchung von zwei Variablen wird beobachtet, dass die Bewegung in einer Variablen durch eine äquivalente Bewegung eine andere Variable auf die eine oder andere Weise erwidert wird.
Korrelation ist von zwei Arten, ich.e. positive Korrelation oder negative Korrelation. Die Variablen sollen positiv oder direkt korreliert werden, wenn sich die beiden Variablen in die gleiche Richtung bewegen. Im Gegenteil, wenn sich die beiden Variablen in entgegengesetzte Richtung bewegen, ist die Korrelation negativ oder umgekehrt.
Der Wert der Korrelation liegt zwischen -1 und +1, wobei Werte nahe +1 eine starke positive Korrelation darstellen und Werte nahe -1 ein Indikator für eine starke negative Korrelation sind. Es gibt vier Korrelationsmaßnahmen:
- Streudiagramm
- Produktmoment-Korrelationskoeffizient
- Rangkorrelationskoeffizient
- Koeffizient der gleichzeitigen Abweichungen
Schlüsselunterschiede zwischen Kovarianz und Korrelation
Die folgenden Punkte sind in Bezug auf den Unterschied zwischen Kovarianz und Korrelation bemerkenswert:
- Eine Maßnahme, die verwendet wird, um das Ausmaß anzuzeigen, in dem zwei zufällige Variablen im Tandem als Kovarianz bezeichnet werden. Eine Maßnahme, mit der dargestellt wird, wie stark zwei zufällige Variablen als Korrelation bezeichnet werden.
- Kovarianz ist nichts anderes als ein Maß für die Korrelation. Im Gegenteil, Korrelation bezieht sich auf die skalierte Form der Kovarianz.
- Der Wert der Korrelation erfolgt zwischen -1 und +1. Umgekehrt liegt der Wert der Kovarianz zwischen -∞ und +∞.
- Kovarianz ist von der Skalierungsänderung betroffen, ich.e. Wenn der gesamte Wert einer Variablen mit einer Konstante multipliziert wird und der gesamte Wert einer anderen Variablen durch eine ähnliche oder andere Konstante multipliziert wird, wird die Kovarianz geändert. Dagegen wird die Korrelation nicht durch die Skalierungsänderung beeinflusst.
- Korrelation ist dimensionlos, ich.e. Es ist ein unit-freier Maß für die Beziehung zwischen Variablen. Im Gegensatz zur Kovarianz, wobei der Wert durch das Produkt der Einheiten der beiden Variablen erhalten wird.
Ähnlichkeiten
Beide messen nur lineare Beziehung zwischen zwei Variablen, ich.e. Wenn der Korrelationskoeffizient Null ist, ist die Kovarianz ebenfalls Null. Darüber hinaus sind die beiden Maßnahmen von der Änderung des Standorts nicht beeinflusst.
Abschluss
Korrelation ist ein spezieller Kovarianzfall, der erhalten werden kann, wenn die Daten standardisiert sind. Wenn es nun um die Entscheidung geht, was ein besseres Maß für die Beziehung zwischen zwei Variablen ist, wird die Korrelation gegenüber der Kovarianz bevorzugt, da sie von der Änderung von Standort und Skala nicht beeinflusst wird und auch verwendet werden kann, um einen Vergleich zwischen zu vergleich Zwei Variablenpaare.