Perbedaan antara kovarians dan korelasi

Kovarians Dan Korelasi adalah dua konsep matematika yang cukup umum digunakan dalam statistik bisnis. Keduanya keduanya menentukan hubungan dan mengukur ketergantungan antara dua variabel acak. Meskipun demikian, beberapa kesamaan antara dua istilah matematika ini, mereka berbeda satu sama lain. Korelasi adalah saat perubahan dalam satu item dapat mengakibatkan perubahan item lain.

Korelasi dianggap sebagai alat terbaik untuk mengukur dan mengekspresikan hubungan kuantitatif antara dua variabel dalam formula. Di sisi lain, kovarians adalah ketika dua item bervariasi bersama. Baca artikel yang diberikan untuk mengetahui perbedaan antara kovarians dan korelasi.

Konten: Korelasi Kovarians vs

1. Grafik perbandingan
2. Definisi
3. Perbedaan utama
4. Kesamaan
5. Kesimpulan

Grafik perbandingan

Definisi kovarians

Kovarians adalah istilah statistik, didefinisikan sebagai hubungan sistematis antara sepasang variabel acak di mana perubahan dalam satu variabel yang dibalas dengan perubahan yang setara dalam variabel lain.

Kovarians dapat mengambil nilai apa pun antara -∞ hingga +∞, di mana nilai negatif adalah indikator hubungan negatif sedangkan nilai positif mewakili hubungan positif. Selanjutnya, ini memastikan hubungan linier antara variabel. Oleh karena itu, ketika nilainya nol, itu menunjukkan tidak ada hubungan. Selain itu, ketika semua pengamatan dari kedua variabel itu sama, kovarians akan menjadi nol.

Dalam kovarians, ketika kita mengubah unit pengamatan pada salah satu atau kedua variabel, maka tidak ada perubahan dalam kekuatan hubungan antara dua variabel tetapi nilai kovarians diubah.

Definisi korelasi

Korelasi digambarkan sebagai ukuran dalam statistik, yang menentukan sejauh mana dua atau lebih variabel acak bergerak bersama -sama. Selama studi tentang dua variabel, jika telah diamati bahwa gerakan dalam satu variabel, dibalas dengan gerakan yang setara variabel lain, dalam beberapa cara atau yang lain, maka variabel dikatakan berkorelasi.

Korelasi adalah dua jenis, i.e. korelasi positif atau korelasi negatif. Variabel dikatakan berkorelasi positif atau langsung ketika dua variabel bergerak ke arah yang sama. Sebaliknya, ketika kedua variabel bergerak ke arah yang berlawanan, korelasinya negatif atau terbalik.

Nilai korelasi terletak antara -1 hingga +1, di mana nilai mendekati +1 mewakili korelasi positif yang kuat dan nilai mendekati -1 adalah indikator korelasi negatif yang kuat. Ada empat ukuran korelasi:

• Diagram sebar
• Koefisien korelasi momen produk
• Koefisien korelasi peringkat
• Koefisien penyimpangan bersamaan

Perbedaan utama antara kovarians dan korelasi

Poin -poin berikut patut diperhatikan sejauh perbedaan antara kovarians dan korelasi yang bersangkutan:

1. Ukuran yang digunakan untuk menunjukkan sejauh mana dua variabel acak berubah dalam tandem dikenal sebagai kovarians. Ukuran yang digunakan untuk mewakili seberapa kuat dua variabel acak yang terkait dikenal sebagai korelasi.
2. Kovarians tidak lain adalah ukuran korelasi. Sebaliknya, korelasi mengacu pada bentuk kovarians yang diskalakan.
3. Nilai korelasi terjadi antara -1 dan +1. Sebaliknya, nilai kovarians terletak di antara -∞ dan +∞.
4. Kovarians dipengaruhi oleh perubahan skala, saya.e. Jika semua nilai dari satu variabel dikalikan dengan konstanta dan semua nilai variabel lain dikalikan, dengan konstanta yang serupa atau berbeda, maka kovarians diubah. Seperti halnya ini, korelasi tidak dipengaruhi oleh perubahan skala.
5. Korelasi tidak dimensi, saya.e. Ini adalah ukuran unit-bebas dari hubungan antar variabel. Tidak seperti kovarians, di mana nilainya diperoleh dengan produk unit dari dua variabel.

Kesamaan

Keduanya hanya mengukur hubungan linier antara dua variabel, i.e. Ketika koefisien korelasi adalah nol, kovarians juga nol. Selanjutnya, kedua tindakan tersebut tidak terpengaruh oleh perubahan lokasi.

Kesimpulan

Korelasi adalah kasus khusus kovarians yang dapat diperoleh saat data distandarisasi. Sekarang, ketika datang untuk membuat pilihan, yang merupakan ukuran yang lebih baik dari hubungan antara dua variabel, korelasi lebih disukai daripada kovarians, karena masih tidak terpengaruh oleh perubahan lokasi dan skala, dan juga dapat digunakan untuk membuat perbandingan antara Dua pasang variabel.