Covariance vs Co-dhàimh: A 'Tuigsinn dà bhun-bheachd eadar-dhealaichte a thaobh Saidheans Dàta

Tha iomadh teirm eadar-mhalairteach aig saidheans dàta. Is e an saidheans a bhith a’ mion-sgrùdadh agus a’ tuigsinn dàta gus fuasgladh nas fheàrr a thoirt do dhuilgheadas a tha ann mar-thà. Faodaidh e ro-innse ceart a thoirt seachad mu ghluasadan agus gnìomhan san àm ri teachd, ga fhàgail mar an raon as mòr-chòrdte agus as adhartaiche ann an saoghal an latha an-diugh. Bidh saidheans dàta a’ cleachdadh measgachadh de algorithms, inntleachd fuadain, agus staitistig gus giùlan dàta a thuigsinn. Is e a bhith a’ tuigsinn dàta gus builean san àm ri teachd ro-innse prìomh thargaid saidheans dàta. Tha na h-algorithms agus na prògraman ionnsachaidh innealan uile stèidhichte air dàimhean staitistigeil. Faodar beachdachadh air staitistig mar bhunait saidheans dàta.

staitistig

Is e meur de mhatamataig a th’ ann an staitistig a bhios a’ dèiligeadh ri mion-sgrùdadh dàta. Bithear a’ cleachdadh mhìneachaidhean agus dòighean àbhaisteach ann an staitistig gus giùlan dàta a thuigsinn agus a sgrùdadh. Bidh na dòighean sin aig ìre adhartach gu bhith nam blocaichean airson algorithms ionnsachadh innealan. Is e eadar-dhealachadh am bun-bheachd as cumanta agus as trice air a chleachdadh ann an staitistig. Is e caochladair an eadar-dhealachadh de gach inntrigeadh san t-seata dàta bho mheadhan an t-seata dàta. Tha caochladair a’ mìneachadh eadar-dhealachadh agus sgàileanan farsaing an t-seata dàta a thaobh a’ chuibheasachd no a chuibheasachd. Tha caochladair air a chleachdadh gu farsaing gus ana-cainnt san dàta a thomhas.

Tha covariance agus co-dhàimh air an cleachdadh gu h-eadar-mhalairteach ann an staitistig. Bidh sinn a’ tighinn tarsainn air an dà theirm seo gu tric ann an staitistig. Anns an raon seo, far a bheil daoine a’ bruidhinn mun dàimh eadar dà sheata dàta eadar-dhealaichte, tha dàimh symbiotic aig na teirmean covariance agus co-dhàimh. Tha covariance a’ mìneachadh an eadar-dhealachaidh eadar dà chaochladair, agus tha an co-dhàimh a’ mìneachadh an dàimh eadar dà chaochladair neo-eisimeileach. Bidh saidheans dàta a’ cleachdadh an dà bhun-bheachd gu cunbhalach. Tha covariance air a chleachdadh gus tuigse fhaighinn air an atharrachadh ann an dà fheart neo-eisimeileach ann an suidheachadh co-cheangailte ri chèile. Tha co-dhàimh a 'bruidhinn air ìre an atharrachaidh a thaobh a chèile.

Covariance:

Tha covariance a’ mìneachadh stiùireadh a’ cheangail eadar dà chaochladair. Chan eil e a 'beachdachadh air neart an dàimh. Tha e ag innse dhuinn mun cho-rèireachd eadar an dà chaochladair. Faodaidh covariance a bhith na fhìor àireamh sam bith. Tha e an urra ri caochladair nan caochladairean agus sgèile a’ mhapadh. Faodar a thomhas mar thoradh suimeachaidh eadar-dhealachaidhean cuibheasach bhon t-seata caochlaideach air a roinn leis an àireamh iomlan de eileamaidean. Bithear a’ cleachdadh covariance ann an saidheans dàta gus an dàta a mhion-sgrùdadh gus na thachair san àm a dh’ fhalbh a thuigsinn. Bidh giùlan diofar chaochladairean ag atharrachadh le atharrachadh ann am factar. Faodar sin a chleachdadh gus tuigse nas fheàrr fhaighinn air na tha a’ tachairt. Faodaidh covariance tuigse bhunaiteach a thoirt air a’ cheangal eadar na caochladairean. Faodaidh an caochladair a bhith dìreach co-roinneil no co-rèireach mu choinneamh. Feumaidh na caochladairean neo-chuibhreachail dòighean staitistigeil adhartach eile airson tuigsinn, amharc agus sgrùdadh.

Co-dhàimh:

Tha co-dhàimh a’ mìneachadh neart a’ cheangail eadar dà chaochladair. Tha co-chòrdadh agus co-dhàimh co-cheangailte. Ma roinneadh tu covariance le toradh claonaidhean àbhaisteach an dà chaochladair, gheibh thu an co-dhàimh. Tha co-dhàimh ceangailte ris an t-seata [-1,1]. Leigidh e leinn aon caochladair a ro-innse a rèir an tè eile. Seo mar a tha saidheans dàta gu ceart a’ ro-innse tachartasan san àm ri teachd. Is e dreach neo-leasaichte de covariance a th’ ann. Tha e a’ sealltainn an dà chuid an dàimh eadar caochladairean agus neart nan caochladairean. Bithear a’ cleachdadh co-èifeachdan co-dhàimh ann an ionnsachadh innealan gus ais-thionndaidhean sreathach a chruthachadh. Ma tha dlùth cheangal eadar na caochladairean, bidh an luach co-èifeachd nas fhaisge air 1 neo -1.

Mura h-eil na caochladairean ceangailte gu sreathach, bidh an co-èifeachd buailteach a bhith neoni. Chan eil e a 'ciallachadh gu bheil na co-èifeachdan gu tur neo-cheangailte. Is dòcha gu bheil dàimh àrd-ìre aca. Bidh cruinneas modail saidheans dàta ro-innse an urra ris a’ bhàillidh co-èifeachd. Mar as fhaisge a tha am bàillidh air na h-iomaill, is ann as cinntiche a bhios algorithm a’ mhodail ro-innse ag obair.

Covariance vs Co-dhàimh

Tha cudromachd agus cudromachd covariance agus co-dhàimh air a dhearbhadh gu cruaidh anns na h-algorithms agus cleachdadh gnàthach. Tha saidheans dàta gu mòr an urra ris an dà dhòigh sreathach sin gus dàta mòr a mhion-sgrùdadh agus a thuigsinn. Tha an dà chuid gu math dlùth cheangailte ri chèile ach gu math eadar-dhealaichte bho chèile. Tha cleachdadh an dà dhòigh a’ toirt cruinneas agus èifeachdas do shaidheans dàta. Tha an eadar-dhealachadh beag duilich a thuigsinn ann an teòiridh ach faodar a thuigsinn gu furasta le eisimpleir.

Tha saidheans dàta a’ tabhann mòran dhòighean a bharrachd air covariance agus co-dhàimh gus an dàta a sgrùdadh. Tha e a’ toirt seachad mòran chothroman agus tha e a’ sìor fhàs. Tha an t-iarrtas airson luchd-saidheans dàta air a dhol suas gu mòr anns na mìosan a dh’ fhalbh. Tha sinn an dòchas gun toir seo beachd nas soilleire air an eadar-dhealachadh eadar Co-dhàimh vs Covariance.