協方差(covariance)和相關性(correlation)的區別
協方差與相關
協方差和相關是概率論和統計學中的兩個概念。這兩個概念都描述了兩個變數之間的關係。另外，兩者都是測量變數之間某種依賴關係的工具。
“協方差”被定義為“兩個隨機變數的期望值與它們的期望值之間的變化的期望值”，而“相關性”則是“兩個隨機變數的期望值”。為了簡化，協方差試圖研究和測量變數一起變化的程度。在這個概念中，兩個變數可以以相同的方式改變，而不表示任何關係。協方差是對兩組或多組隨機變數之間的相關性的強弱的度量，而相關性則是協方差的一種標度形式。
協方差和相關都有不同的型別。協方差可以分為正協方差（兩個變數往往一起變化）和負協方差（一個變數高於或低於另一個變數的期望值）。另一方面，相關性有三類：正相關性、負相關性或零相關性。正相關用加號表示，負相關用負號表示，不相關變數用“0”表示
協方差和相關都有範圍。相關值在-1到+1的範圍內。就協方差而言，值可以超過或超出相關範圍。此外，相關值取決於“X”和“Y”的度量單位。另一個顯著的區別是相關是無量綱的。相反，協方差是用一個變數的單位乘以另一個變數的單位所形成的單位來描述的。協方差集中於兩個實體之間的關係，例如變數或資料集。相反，相關性可能涉及兩個或多個變數或資料集以及它們之間的關係。
兩者之間的另一個顯著區別是協方差通常與方差（協方差的一個性質，但也是分散或分散的常用度量）同時存在，而相關性與相關性和回歸分析同時存在。”“相關性”是指“兩個資料集或隨機變數之間的任何關係”，而回歸分析是研究自變數和因變數之間關係的方法。相關的其他分類是偏相關和多重相關。
總結
1.協方差和相關是統計學和概率學研究中的兩個概念。它們的定義不同，但又密切相關。這兩個概念都描述了兩個或多個變數之間的關係，並度量了它們之間的依賴性。2.協方差是兩個隨機變數之間的期望值與它們的期望值之間的變化，而相關性的定義幾乎相同，協方差也是兩個隨機變數同時變化的度量。同時，相關性與相互依賴或關聯有關。簡單地說，相關性是指兩個變數相互獨立的距離或距離。4.協方差是相關性的度量，而相關性是協方差的縮放版本。5.協方差可能涉及兩個變數或資料集之間的關係，而相關也可能涉及多個變數之間的關係。6.相關值的範圍從正1到負1。另一方面，協方差值可能超過這一範圍。7.相關和協方差對其型別都採用正或負的描述。協方差有兩種型別–正協方差（兩個變數一起變化）和負協方差（一個變數高於或低於另一個變數）。在相關性方面，正相關性和負相關性被另一個類別“0”連線起來，即不相關型別。
- 發表於 2021-06-24 07:48
- 閱讀 ( 91 )
- 分類：數學
你可能感興趣的文章
描述的(descriptive)和相關研究(correlational research)的區別
描述性研究與相關研究 雖然描述性研究和相關研究都是廣泛應用的研究變體，但這兩種型別之間存在一定的差異。說到研究，可以根據研究的性質、目的、發現和使用的方法以不同的方式進行分類。描述性研究主要是為了更...
因果關係的(causal)和相關研究(correlational research)的區別
因果關係的(causal)和相關研究(correlational research)的區別 儘管有人認為因果關係研究在本質上是相似的，但這兩種研究之間存在著明顯的差異。自然科學和社會科學的研究都是為了各種目的而進行的。這些研究探索了這一現象...
因果關係(causation)和相關性(correlation)的區別
關鍵區別——因果關係與相關性 因果關係和相關性是科學和健康研究中經常使用的術語，它們之間存在一些差異。任何科學家都會告訴你，要找到現象的真正原因是很困難的。有時，因果關係密切，但往往不是，這就是問...
正相關(positive correlation)和負相關(negative correlation)的區別
正相關與負相關 相關性是兩個變數之間關係強度的度量。相關係數根據另一個變數的變化來量化一個變數的變化程度。在統計學中，相關性與相關性的概念有關，即兩個變數之間的統計關係。 皮爾遜相關係數或皮爾遜積矩相...
業務分析回歸基礎
...的工具。我們將從學習回歸的核心原則開始，首先學習協方差和相關性，然後繼續構建和解釋回歸輸出。流行的商業軟體，如microsoftexcel，可以為您完成所有的回歸計算和輸出，但學習底層機制仍然很重要。 關鍵要點 例如...
如何使用excel計算相關性？
...量兩個變數之間的線性關係。透過測量和關聯每個變數的方差，相關性給出了關係強度的指示。 換句話說，相關性回答了一個問題：變數A（自變數）在多大程度上解釋了變數B（因變數）？ 關鍵要點 相關性是兩個變數之...
相關係數正、負和零意味著什麼？
...闡述了線性相關係數對投資者的意義，如何計算股票的協方差，以及投資者如何利用相關係數來預測市場。 關鍵要點： 相關係數用來衡量兩個變數之間線性關係的強度。 相關係數大於零表示正相關，而小於零表示負相關 ...
負相關
...係數的平方（通常用“R2”或R平方表示）表示一個變數的方差與第二個變數的方差相關的程度或程度，並且通常用百分比表示。例如，如果一個投資組合與其基準的相關性為0.9，則R平方值為0.81。對這一數字的解釋是，投資組閤...
因果關係(causation)和相關性(correlation)的區別
因果關係與相關性 在對因果關係和關聯的理解和正確使用上存在許多混亂。這兩個術語經常互換，特別是在健康和科學研究領域。 每當我們看到一個事件或行動與另一個事件或行動之間的聯絡時，腦海中浮現的是，這個事件...
相關性之間的差異(differences between correlation)和回歸(regression)的區別
... x&y之間的相關係數或相關係數（r）由下式求出； r=協方差（x，y）/σ十。σy、 cov（x，y）=Σxy/n–(Σ（x/n）(Σ是/否），σx和σy分別是x和y的標準差，-1<r0，則x和y之間的相關係數=u和v之間的相關係數。 相關係數r是一個純數，...
0 篇文章
