Diferença entre covariância e correlação Diferença entre

Covariância versus correlação

Covariância e correlação são dois conceitos no campo de probabilidade e estatística. Ambos os conceitos descrevem a relação entre duas variáveis. Além disso, ambos são ferramentas de medida de um certo tipo de dependência entre variáveis.

"Covariância" é definido como "o valor esperado das variações de duas variáveis ​​aleatórias de seus valores esperados", enquanto "correlação" é "o valor esperado de duas variáveis ​​aleatórias. "

Para simplificar, uma covariância tenta analisar e medir a quantidade de variáveis ​​que se alteram. Neste conceito, ambas as variáveis ​​podem mudar da mesma maneira sem indicar qualquer relação. A covariância é uma medida de força ou fraqueza de correlação entre dois ou mais conjuntos de variáveis ​​aleatórias, enquanto a correlação serve como uma versão escalonada de uma covariância.

Tanto a covariância quanto a correlação possuem tipos distintos. A covariância pode ser classificada como covariância positiva (duas variáveis ​​tendem a variar em conjunto) e a covariância negativa (uma variável está acima ou abaixo do valor esperado em comparação com outra variável). Por outro lado, a correlação tem três categorias: positiva, negativa ou zero. A correlação positiva é indicada por um sinal de mais, correlação negativa por um sinal negativo e variáveis ​​não correlacionadas - por um "0". "

Tanto a covariância quanto a correlação possuem intervalos. Os valores de correlação estão na escala de -1 a +1. Em termos de covariância, os valores podem exceder ou podem estar fora do intervalo de correlação. Além disso, os valores de correlação dependem de unidades de medida de "X" e "Y. "

Outra diferença notável é que uma correlação é sem dimensão. Em contraste, uma covariância é descrita em unidades formadas pela multiplicação da unidade de uma variável por outra unidade de outra variável. Covariância centra-se na relação entre duas entidades, como variáveis ​​ou conjuntos de dados. Em contraste, a correlação pode envolver duas ou mais variáveis ​​ou conjuntos de dados e as relações entre eles.

Outra distinção notável entre os dois é que uma covariância é muitas vezes em paralelo com uma variância (uma das suas propriedades, mas também a medida comum de dispersão ou dispersão), enquanto a correlação acompanha a análise de dependência e regressão. A "dependência" é definida como "qualquer relação entre dois conjuntos de dados ou variáveis ​​aleatórias", enquanto a análise de regressão é o método usado para investigar a relação entre variáveis ​​independentes e dependentes. Outras classificações de correlação são correlações parciais e múltiplas.

Resumo:

1. Covariância e correlação são dois conceitos no estudo das estatísticas e da probabilidade.Eles são diferentes em suas definições, mas estão intimamente relacionados. Ambos os conceitos descrevem o relacionamento e medem o tipo de dependência entre duas ou mais variáveis.

2. Covariância é o valor esperado de variação entre duas variáveis ​​aleatórias de seus valores esperados, enquanto uma correlação tem quase a mesma definição, mas não inclui variação.

3. A covariância também é uma medida de duas variáveis ​​aleatórias que variam em conjunto. Enquanto isso, a correlação está associada à interdependência ou associação. Simplificando, a correlação é o quão longe ou quão perto duas variáveis ​​são independentes uma da outra.

4. Covariância é uma medida de correlação, enquanto a correlação é uma versão escalonada da covariância.

5. A covariância pode envolver a relação entre duas variáveis ​​ou conjuntos de dados, enquanto a correlação também pode envolver a relação entre variáveis ​​múltiplas.

6. Os valores de correlação variam de positivo 1 a negativo 1. Por outro lado, os valores de covariância podem exceder essa escala.

7. Tanto a correlação quanto a covariância empregam uma descrição positiva ou negativa de seus tipos. Covariância tem dois tipos - covariância positiva (onde duas variáveis ​​variam em conjunto) e covariância negativa (onde uma variável é maior ou menor que a outra). Em termos de correlação, as correlações positivas e negativas são acompanhadas por uma categoria adicional, "0" - um tipo não correlacionado.