Kowariancja vs korelacja

Kowariancja i korelacja to dwa terminy, które są przeciwne i są wykorzystywane w analizie statystyk i regresji. Kowariancja pokazuje, jak różnią się dwie zmienne, podczas gdy korelacja pokazuje, jak te dwie zmienne są powiązane.

1. Jaki jest związek między współczynnikiem kowariancji a korelacją?
2. Jaka jest różnica między kowariancją a zmienną towarzyszą?
3. Co mówi nam kowariancja?
4. Czy kowariancja jest zawsze między 0 a 1?

Jaki jest związek między współczynnikiem kowariancji a korelacją?

Zarówno korelacja, jak i kowariancja mogą być dodatnie lub ujemne, w zależności od wartości zmiennych. Dodatnia kowariancja zawsze prowadzi do dodatniej korelacji, a ujemna kowariancja zawsze daje ujemną korelację. Wynika to z faktu, że współczynnik korelacji jest funkcją kowariancji.

Jaka jest różnica między kowariancją a zmienną towarzyszą?

Analiza kowariancji służy do przetestowania głównego i interakcji zmiennych kategorycznych na ciągłą zmienną zależną, kontrolując skutki wybranych innych zmiennych ciągłych, które współzałożyciele z zależnymi. Zmienne kontrolne nazywane są „zmiennymi towarzyszącymi."

Co mówi nam kowariancja?

Kowariancja wskazuje związek dwóch zmiennych, gdy jedna zmienna się zmienia. Jeśli wzrost jednej zmiennej powoduje wzrost drugiej zmiennej, mówi się, że obie zmienne mają dodatnią kowariancję. Zmniejszenie jednej zmiennej powodują również spadek drugiej.

Czy kowariancja jest zawsze między 0 a 1?

Korelacja mierzy zarówno siłę, jak i kierunek liniowej zależności między dwiema zmiennymi. Wartości kowariancji nie są znormalizowane. Dlatego kowariancja może wahać się od ujemnej nieskończoności do dodatniej nieskończoności.