Kovarianz vs. Korrelation: Zwei unterschiedliche Konzepte der Datenwissenschaft verstehen

Data Science hat viele austauschbare Begriffe. Es ist die Wissenschaft, Daten zu analysieren und zu verstehen, um eine bessere Lösung für ein bestehendes Problem zu finden. Es kann genaue Vorhersagen über zukünftige Trends und Maßnahmen treffen und ist damit das beliebteste und angesagteste Feld der heutigen Welt. Data Science nutzt eine Kombination aus Algorithmen, künstlicher Intelligenz und Statistiken, um das Datenverhalten zu verstehen. Das Hauptziel der Datenwissenschaft ist es, Daten zu verstehen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Alle Algorithmen und maschinellen Lernprogramme basieren auf statistischen Beziehungen. Statistiken können als Grundlage der Datenwissenschaft betrachtet werden.

Statistiken

Statistik ist ein Zweig der Mathematik, der sich mit der Datenanalyse befasst. In der Statistik werden Standarddefinitionen und -techniken verwendet, um das Datenverhalten zu verstehen und zu analysieren. Diese Techniken werden im fortgeschrittenen Stadium zu Bausteinen für Algorithmen des maschinellen Lernens. Das in der Statistik am häufigsten verwendete Konzept ist die Varianz. Varianz ist die Abweichung jedes Eintrags im Datensatz vom Mittelwert des Datensatzes. Varianz definiert die Divergenz und Breite des Datensatzes hinsichtlich seines Mittelwerts oder Durchschnitts. Varianz wird häufig verwendet, um die Anomalien in den Daten zu messen.

Kovarianz und Korrelation werden in der Statistik synonym verwendet. Diese beiden Begriffe begegnen uns in der Statistik häufig. In diesem Bereich, in dem über die Beziehung zwischen zwei verschiedenen Datensätzen gesprochen wird, stehen die Begriffe Kovarianz und Korrelation in einer symbiotischen Beziehung. Kovarianz definiert die Variation zwischen zwei Variablen, während die Korrelation die Beziehung zwischen zwei unabhängigen Variablen definiert. Die Datenwissenschaft verwendet regelmäßig beide Konzepte. Kovarianz wird verwendet, um die Veränderung zweier unabhängiger Faktoren in einem Szenario zu verstehen, die sich gegenseitig beeinflussen. Bei der Korrelation geht es um die Geschwindigkeit der gegenseitigen Veränderung.

Kovarianz:

Kovarianz definiert die Richtung der Beziehung zwischen zwei Variablen. Es denkt nicht über die Stärke der Beziehung nach. Dadurch erfahren wir die Proportionalität zwischen den beiden Variablen. Kovarianz kann eine beliebige reelle Zahl sein. Sie hängt von der Varianz der Variablen und dem Maßstab der Abbildung ab. Sie kann als Produkt der Summe der durchschnittlichen Differenzen aus dem Variablensatz dividiert durch die Gesamtzahl der Elemente berechnet werden. Kovarianz wird in der Datenwissenschaft dazu verwendet, Daten zu analysieren, um vergangene Ereignisse zu verstehen. Das Verhalten verschiedener Variablen ändert sich mit einer Änderung eines Faktors. Das kann genutzt werden, um besser zu verstehen, was passiert. Kovarianz kann ein grundlegendes Verständnis der Beziehung zwischen den Variablen liefern. Die Variable kann entweder direkt proportional oder umgekehrt proportional sein. Die nichtproportionalen Variablen erfordern andere fortgeschrittene statistische Techniken, um sie zu verstehen, zu beobachten und zu studieren.

Korrelation:

Korrelation erklärt die Stärke der Beziehung zwischen zwei Variablen. Kovarianz und Korrelation hängen zusammen. Wenn man die Kovarianz durch das Produkt der Standardabweichungen beider Variablen dividiert, erhält man die Korrelation. Die Korrelation ist an die Menge [-1,1] gebunden. Es ermöglicht uns, eine Variable in Abhängigkeit von der anderen vorherzusagen. Auf diese Weise kann die Datenwissenschaft zukünftige Ereignisse genau vorhersagen. Es handelt sich um eine improvisierte Version der Kovarianz. Es zeigt sowohl die Beziehung zwischen Variablen als auch die Stärke der Variablen. Korrelationskoeffizienten werden beim maschinellen Lernen verwendet, um lineare Regressionen zu erstellen. Wenn die Variablen eng miteinander verbunden sind, liegt der Koeffizientenwert eher bei 1 oder -1.

WENN die Variablen nicht linear zusammenhängen, tendiert der Koeffizient dazu, Null zu sein. Dies bedeutet nicht, dass die Koeffizienten völlig unabhängig voneinander sind. Sie können eine Beziehung höherer Ordnung haben. Die Genauigkeit eines datenwissenschaftlichen Vorhersagemodells hängt vom Koeffizientenfaktor ab. Je näher der Faktor an den Extremwerten liegt, desto genauer arbeitet der Algorithmus des Vorhersagemodells.

Kovarianz vs. Korrelation

Die Bedeutung und Wichtigkeit von Kovarianz und Korrelation werden in den aktuellen Algorithmen und deren Verwendung sehr streng nachgewiesen. Die Datenwissenschaft stützt sich in hohem Maße auf diese beiden linearen Techniken, um Big Data zu analysieren und zu verstehen. Beide sind sehr eng miteinander verwandt, unterscheiden sich aber stark voneinander. Die gegenseitige Anwendung beider Techniken verleiht der Datenwissenschaft ihre Genauigkeit und Effizienz. Der subtile Unterschied ist in der Theorie schwer zu verstehen, lässt sich aber anhand eines Beispiels leicht verstehen.

Die Datenwissenschaft bietet neben Kovarianz und Korrelation viele Techniken zur Analyse der Daten. Es bietet viele Möglichkeiten und ist ständig auf dem Vormarsch. Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern ist in den letzten Monaten stark gestiegen. Hoffentlich bietet dies eine klarere Vorstellung vom Unterschied zwischen Korrelation vs. Kovarianz.