Différence entre covariance et corrélation

Covariance vs corrélation

La covariance et la corrélation sont deux concepts dans le domaine des probabilités et des statistiques. Les deux concepts décrivent la relation entre deux variables. De plus, les deux sont des outils de mesure d’un certain type de dépendance entre variables.

La «covariance» est définie comme «la valeur attendue des variations de deux variables aléatoires par rapport à leurs valeurs attendues», tandis que la «corrélation» est «la valeur attendue de deux variables aléatoires».
Pour simplifier, une covariance tente d’examiner et de mesurer le degré de variation des variables ensemble. Dans ce concept, les deux variables peuvent changer de la même manière sans indiquer de relation. La covariance est une mesure de la force ou de la faiblesse de la corrélation entre deux ou plusieurs ensembles de variables aléatoires, tandis que la corrélation sert de version à l'échelle d'une covariance..

La covariance et la corrélation ont des types distincts. La covariance peut être classée en covariance positive (deux variables ont tendance à varier ensemble) et en covariance négative (une variable est supérieure ou inférieure à la valeur attendue par rapport à une autre variable). D'autre part, la corrélation a trois catégories: positive, négative ou zéro. La corrélation positive est indiquée par un signe plus, la corrélation négative par un signe négatif et les variables non corrélées - par un «0».

La covariance et la corrélation ont des plages. Les valeurs de corrélation vont de -1 à +1. En termes de covariance, les valeurs peuvent dépasser ou être en dehors de la plage de corrélation. De plus, les valeurs de corrélation dépendent des unités de mesure de «X» et «Y».
Une autre différence notable est qu'une corrélation est sans dimension. En revanche, une covariance est décrite en unités formées en multipliant l'unité d'une variable par une autre unité d'une autre variable. Covariance se concentre sur la relation entre deux entités, telles que des variables ou des ensembles de données. En revanche, la corrélation peut impliquer deux ou plusieurs variables ou ensembles de données et les relations entre eux.

Une autre distinction notable entre les deux est qu'une covariance est souvent associée à une variance (une de ses propriétés, mais également la mesure commune de la dispersion ou de la dispersion), la corrélation étant associée à une analyse de dépendance et de régression. La «dépendance» est définie comme «toute relation entre deux ensembles de données ou des variables aléatoires», tandis que l'analyse de régression est la méthode utilisée pour étudier la relation entre les variables indépendantes et les variables dépendantes. Les autres classifications de corrélation sont des corrélations partielles et multiples.

Résumé:

1.La covariance et la corrélation sont deux concepts de l'étude des statistiques et de la probabilité. Ils sont différents dans leurs définitions mais étroitement liés. Les deux concepts décrivent la relation et mesurent le type de dépendance entre deux variables ou plus.
2.La variance est la valeur attendue de la variation entre deux variables aléatoires par rapport à leurs valeurs attendues, alors qu'une corrélation a presque la même définition, mais n'inclut pas la variation..
3.La variance est également une mesure de deux variables aléatoires qui varient ensemble. Pendant ce temps, la corrélation est associée à une interdépendance ou une association. En termes simples, la corrélation est la distance ou la proximité entre deux variables et leur indépendance l'une de l'autre..
4.La covariance est une mesure d'une corrélation, tandis que la corrélation est une version à l'échelle de la covariance.
5.La covariance peut impliquer la relation entre deux variables ou ensembles de données, tandis que la corrélation peut également impliquer la relation entre plusieurs variables.
6.Les valeurs de corrélation vont de positif 1 à négatif 1. Par contre, les valeurs de covariance peuvent dépasser cette échelle.
7. Les corrélations et les covariances utilisent une description positive ou négative de leurs types. La covariance a deux types - covariance positive (où deux variables varient ensemble) et négative (où une variable est supérieure ou inférieure à l’autre). En termes de corrélation, les corrélations positives et négatives sont reliées par une catégorie supplémentaire, "0" - un type non corrélé.