协方差和相关性
协方差与相关性
协方差和相关性是概率和统计领域的两个概念。这两个概念描述了两个变量之间的关系。另外，两者都是测量变量之间某种依赖性的工具。
“协方差”定义为“两个随机变量与其预期值的变化的预期值”，而“相关性”是“两个随机变量的预期值”。 为了简化，协方差试图调查并测量变量一起变化的程度。在这个概念中，两个变量都可以以相同的方式改变而不表示任何关系。协方差是两组或更多组随机变量之间相关性的强度或弱点的度量，而相关性用作协方差的缩放版本。
协方差和相关性都有不同的类型。协方差可以分类为正协方差（两个变量趋于一起变化）和负协方差（一个变量高于或低于预期值与另一个变量相比）。另一方面，相关性有三类：正面，负面或零。正相关用加号表示，负相关用负号表示，不相关变量用“0”表示。 协方差和相关性都有范围。相关值的范围为-1到+1。就协方差而言，值可以超出或可以在相关范围之外。另外，相关值取决于“X”和“Y”的度量单位。 另一个值得注意的差异是相关性是无量纲的。相反，协方差以通过将一个变量的单位乘以另一个变量的另一个单位而形成的单位来描述。协方差关注于两个实体之间的关系，例如变量或数据集。相反，相关性可以涉及两个或更多个变量或数据集以及它们之间的关系。
两者之间的另一个显着区别是协方差通常与方差（其中一个属性，但也是散射或分散的常用度量）串联，而相关性与依赖性和回归分析相结合。 “依赖性”定义为“两个数据集或随机变量之间的任何关系”，而回归分析是用于研究独立变量和因变量之间关系的方法。其他相关分类是部分和多重相关。 协方差和相关性是统计学和概率研究中的两个概念。它们的定义不同但密切相关。这两个概念都描述了这种关系，并衡量了两个或多个变量之间的依赖关系。 2.Covariance是两个随机变量与预期值之间变化的预期值，而相关性具有几乎相同的定义，但不包括变化。 3.Covariance也是两个随机变量一起变化的量度。同时，相关性与相互依赖或关联相关。简而言之，相关性是两个变量彼此独立的程度或接近程度。 4.Covariance是相关性的度量，而相关性是协方差的缩放版本。 5.Covariance可能涉及两个变量或数据集之间的关系，而相关性也可能涉及多个变量之间的关系。 6.相关值的范围从正1到负1.另一方面，协方差值可以超过这个标度。 相关和协方差都采用其类型的正面或负面描述。协方差有两种类型 - 正协方差（其中两个变量一起变化）和负协方差（其中一个变量高于或低于另一个变量）。在相关性方面，正相关和负相关由一个附加类别“0”连接 - 一个不相关的类型。
摘要：
