Diferença entre covariância e correlação
Share
Covariância e Correlação Existem dois conceitos matemáticos que são comumente usados em estatísticas de negócios. Ambos determinam o relacionamento e medem a dependência entre duas variáveis aleatórias. Apesar disso, algumas semelhanças entre esses dois termos matemáticos são diferentes entre si. Correlação é quando a alteração em um item pode resultar na alteração em outro item.
A correlação é considerada a melhor ferramenta para medir e expressar a relação quantitativa entre duas variáveis na fórmula. Por outro lado, covariância é quando dois itens variam juntos. Leia o artigo fornecido para conhecer as diferenças entre covariância e correlação.
Conteúdo: Covariância vs. Correlação
- Gráfico de comparação
- Definição
- Principais diferenças
- Semelhanças
- Conclusão
Gráfico de comparação
| Base para Comparação | Covariância | Correlação |
|---|---|---|
| Significado | A covariância é uma medida que indica em que medida duas variáveis aleatórias mudam em conjunto. | Correlação é uma medida estatística que indica quão fortemente duas variáveis estão relacionadas. |
| O que é isso? | Medida de correlação | Versão em escala de covariância |
| Valores | Ficar entre -∞ e + ∞ | Ficar entre -1 e +1 |
| Mudança de escala | Afeta a covariância | Não afeta a correlação |
| Medida livre de unidade | Não | sim |
Definição de Covariância
Covariância é um termo estatístico, definido como um relacionamento sistemático entre um par de variáveis aleatórias, em que uma mudança em uma variável é recíproca por uma mudança equivalente em outra variável.
A covariância pode assumir qualquer valor entre -∞ a + ∞, em que o valor negativo é um indicador de relacionamento negativo, enquanto um valor positivo representa o relacionamento positivo. Além disso, verifica a relação linear entre variáveis. Portanto, quando o valor é zero, isso indica nenhum relacionamento. Além disso, quando todas as observações da variável for igual, a covariância será zero.
Em Covariância, quando alteramos a unidade de observação em uma ou ambas as duas variáveis, não há mudança na força do relacionamento entre duas variáveis, mas o valor da covariância é alterado.
Definição de Correlação
A correlação é descrita como uma medida estatística, que determina o grau em que duas ou mais variáveis aleatórias se movem em conjunto. Durante o estudo de duas variáveis, se foi observado que o movimento em uma variável é correspondido por um movimento equivalente a outra variável, de uma maneira ou de outra, então as variáveis são correlacionadas.
A correlação é de dois tipos, isto é, correlação positiva ou correlação negativa. As variáveis são consideradas correlacionadas positiva ou diretamente quando as duas variáveis se movem na mesma direção. Pelo contrário, quando as duas variáveis se movem na direção oposta, a correlação é negativa ou inversa.
O valor da correlação está entre -1 e +1, em que valores próximos a +1 representam forte correlação positiva e valores próximos a -1 são um indicador de forte correlação negativa. Existem quatro medidas de correlação:
- Diagrama de Dispersão
- Coeficiente de correlação produto-momento
- Coeficiente de correlação de classificação
- Coeficiente de desvios simultâneos
Principais diferenças entre covariância e correlação
Os seguintes pontos são dignos de nota no que diz respeito à diferença entre covariância e correlação:
- Uma medida usada para indicar até que ponto duas variáveis aleatórias mudam em tandem é conhecida como covariância. Uma medida usada para representar quão fortemente duas variáveis aleatórias estão relacionadas, conhecidas como correlação.
- A covariância não passa de uma medida de correlação. Pelo contrário, correlação refere-se à forma escalonada de covariância.
- O valor da correlação ocorre entre -1 e +1. Por outro lado, o valor da covariância está entre-between e + ∞.
- A covariância é afetada pela mudança de escala, ou seja, se todo o valor de uma variável for multiplicado por uma constante e todo o valor de outra variável for multiplicado, por uma constante semelhante ou diferente, a covariância será alterada. Contra isso, a correlação não é influenciada pela mudança de escala.
- A correlação é adimensional, ou seja, é uma medida sem unidade da relação entre variáveis. Diferentemente da covariância, em que o valor é obtido pelo produto das unidades das duas variáveis.
Semelhanças
Ambas as medidas medem apenas o relacionamento linear entre duas variáveis, ou seja, quando o coeficiente de correlação é zero, a covariância também é zero. Além disso, as duas medidas não são afetadas pela mudança de local.
Conclusão
A correlação é um caso especial de covariância que pode ser obtido quando os dados são padronizados. Agora, quando se trata de fazer uma escolha, que é uma medida melhor do relacionamento entre duas variáveis, a correlação é preferida à covariância, porque permanece inalterada pela mudança de local e escala e também pode ser usada para fazer uma comparação entre dois pares de variáveis.
