Diferencia entre covarianza y correlación

: 24 de junio de 2022

Los estudios muestran que el signo de invariancia es lo único importante. Si hay un valor positivo, significa que ambas variables cambiarán en la misma dirección y en el caso del valor negativo, significa que varían en la dirección opuesta.

La covarianza solo muestra la dirección que puede no ser suficiente para obtener la relación por completo. Esta es la razón por la que preferimos separar la covarianza con el cambio básico de x e y. Y esto nos ayudará a tener el coeficiente de correlación en el proceso.

Covarianza vs Correlación

La principal diferencia entre covarianza y correlación es que la covarianza mide la fuerza o debilidad de la correlación entre dos o más conjuntos de variables aleatorias. Por otro lado, correlación significa servir como una forma extendida de covarianza.

El término covarianza significa que intentará buscar la medición de cuántas variables pueden cambiar juntas. Simplemente decirlo cuando ambas variables son capaces de cambiar de la misma manera sin crear o hacer ninguna relación, entonces se llama covarianza.

Tabla de comparación entre covarianza y correlación

Parámetro de ComparisonCovarianceCorrelationDefinitionCovariance se conoce como un indicador de la medida en que dos variables aleatorias dependerán entre sí. Y un número mayor tiende a denotar una mayor dependencia. La correlación también se conoce como un indicador que muestra cuán fuertemente dos variables están relacionadas entre sí, siempre que existan otras condiciones. Su valor máximo es + 1ValuesCovariance se limita a valores entre – ∞ y + ∞.La correlación se encuentra en el rango entre -1 y + 1.¿Cuál es su relación?La correlación es capaz de deducirse de la covarianza. Si consideramos una escala estándar, la correlación proporcionará una medida de covarianza. En este caso, la correlación se puede deducir con la desviación estándar dividiendo la covarianza calculada. ¿Cómo afecta el rango de escala?La covarianza se ve afectada por cualquier cambio en las escalas. Por otro lado, la correlación no se ve afectada por el cambio en las escalas. UnitsCovariance tiene unidades cuando se deduce por la multiplicación de dos números y unidades que tienen. Una correlación no tiene unidad, ya que es un número entre -1 y + 1.

¿Qué es la covarianza?

Cuando dos variables se miden por algo para ver cómo se mueven entre sí y cuál es también una extensión del concepto de varianza llamada covarianza.

Si uno dice que dos elementos varían juntos, significa que existe una covarianza entre los dos elementos que puede ser covarianza positiva o negativa.

La covarianza positiva tiende a indicar valores superiores al promedio de un par variable con valores superiores al promedio de la otra variable.

Por otro lado, la covarianza negativa tiende a decir que valores superiores al promedio de un par variable con valores inferiores al promedio de la otra variable.

En este caso, el número de covarianza depende de los datos. Comparar la covarianza se volverá difícil entre los conjuntos de datos con diferentes rangos de escalas.

Puede haber valores a veces que sean capaces de simbolizar una relación que sea fuerte y limitada en un conjunto de datos. Al mismo tiempo, mostrará el resultado opuesto en otro conjunto de datos.

En este caso, el coeficiente de correlación trata el problema ajustando los valores de la covarianza. También crean una cantidad adimensional que ayudará a la comparación de diferentes conjuntos de datos.

¿Cuál es la correlación?

La correlación se conoce como la medición estadística que significa el alcance de dos o más variables que fluctúan juntas.

Una correlación positiva es el indicador de la medida en que esas variables aumentan o disminuyen paralelamente, mientras que una correlación negativa es el indicador de la medida en que una variable aumenta y la otra disminuye al mismo tiempo.

En estadística, para probar la relación entre variables cuantitativas o variables categóricas utilizamos correlación. En pocas palabras, es una medida de cómo se relacionan las cosas entre sí. Según un estudio, sabemos cómo las variables están correlacionadas y se llama análisis de correlación.

En la gestión avanzada de la cartera, las correlaciones se utilizan y también se calculan como el coeficiente de correlación, que contiene un valor entre -1 y + 1. Saber lo que depara el futuro es algo vital en las ciencias sociales, como el gobierno y la atención médica.

Para eso, las correlaciones son útiles, ya que puede ayudar a descubrir qué tienen las variables de relación, y también hacernos saber si podemos hacer predicciones sobre el próximo patrón de comportamiento.

Estas estadísticas están siendo utilizadas para presupuestos y planes de negocios por las empresas.

Diferencias principales entre covarianza y correlación

1. El valor esperado de variación entre dos variables aleatorias de sus valores esperados se conoce como covarianza. Por otro lado, una correlación no tiene una variación como la covarianza, incluso cuando la definición de correlación es casi tan misma que la covarianza.
2. La covarianza mide dos variables aleatorias que varían juntas. Al mismo tiempo, la correlación mide qué tan lejos o cerca están dos variables de ser independientes entre sí.
3. En estadística, la covarianza tiende a variar del infinito negativo al infinito positivo, mientras que la correlación lo hace de -1 a 1.
4. La covarianza no es una medida libre de unidades. Por otro lado, la correlación es una medida sin unidad de la interdependencia de dos variables. Además, esto hace que sea menos difícil comparar los valores de correlación calculados en 2 variables que sean independientes de sus unidades y dimensiones.
5. Se sabe que la covarianza depende de la escala, mientras que se sabe que la correlación es lo contrario. Es decir, la diferencia de escala puede ofrecer una covarianza diferente.

Síntesis

El hecho es que la covarianza y la correlación están muy relacionadas entre sí y también al mismo tiempo tienen tantas diferencias.

La covarianza tiende a definir el tipo de interacción entre variables, y la correlación también hace lo mismo, pero también define la fuerza de la relación.

Para esto, se llama correlación de tiempo suficiente como el caso especial de covarianza. Aunque si alguien tiene que elegir entre los dos, muchos analistas prefieren elegir la correlación, ya que no se ve afectado por los cambios en las dimensiones, ubicaciones y escala.

1. https://www.researchgate.net/profile/Karl_Joereskog/publication/24062332_Structural_Analysis_of_Covariance_and_Correlation_Matrices/links/0046352b8b078d34d6000000.pdf
2. https://projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.aos/1176349937
3. https://academic.oup.com/biomet/article-abstract/87/3/603/293706

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