共分散 対 相関：2 つの異なる概念を理解する

データサイエンスには、交換可能な用語が多数あります。データを分析して理解することで、既存の問題に対するより良い解決策を提供することができます。将来のトレンドや行動について正確な予測を行うことができ、現在の世界で最も人気のある分野の 1 つとなっています。データサイエンスでは、アルゴリズム、人工知能、統計学の組み合わせを使用してデータの動作を理解します。データを理解して将来の結果を予測することがデータサイエンスの主な目標です。すべてのアルゴリズムと機械学習プログラムは、統計的関係に基づいています。統計学はデータサイエンスの基礎とみなすことができます。

統計学

統計学は、データ分析を扱う数学の分野です。統計学では、データの動作を理解して分析するために、標準的な定義と技術が使用されます。これらの技術は、機械学習アルゴリズムのブロックとなる高度な段階で使用されます。統計学で最も一般的で頻繁に使用される概念は、分散です。分散は、データセット内の各エントリがデータセットの平均からどれだけ異なるかを示します。分散は、データセットの平均または平均からの偏差と広がりを定義します。分散は、データの異常を測定するために広く使用されます。

共分散と相関は、統計学で交換可能な用語として使用されます。統計学では、2 つの異なるデータセットの関係について話し合う際に、これら 2 つの用語が出会います。共分散は 2 つの変数間の変化を定義しますが、相関は 2 つの独立変数間の関係を定義します。データサイエンスでは、両方の概念を定期的に使用しています。共分散は、2 つの独立した要因の変化を分析するために使用されます。相関は、2 つの変数間の変化率について話し合います。

共分散

共分散は、2 つの変数間の関係の方向を定義します。関係の強度については考慮しません。2 つの変数間の比例性について教えてくれます。共分散は、実数の任意の値になります。共分散は、変数の分散とスケールのマッピングに依存します。共分散は、平均からの差の合計の積を要素の総数で割ることで計算できます。データサイエンスでは、共分散を使用してデータを分析し、過去の出来事を理解するために使用されます。さまざまな変数の動作は、要因の変化によって変化します。これは、起こっていることをよりよく理解するために使用できます。共分散は、変数間の関係について基本的な理解を提供できます。変数は直接比例または逆比例になる可能性があります。非比例変数には、関係を理解し、観察し、研究するために、より高度な統計技術が必要です。

相関

相関は、2 つの変数間の関係の強度を説明します。共分散と相関は関連しています。共分散を 2 つの変数の標準偏差の積で割ると、相関が得られます。相関は、-1 から 1 までのセットに制限されます。相関は、1 つの変数に基づいて別の変数を予測することを可能にします。これは、データサイエンスが将来の発生を正確に予測する方法です。相関は、共分散の改良版です。相関は、変数間の関係と変数の強度の両方を示します。相関係数は、機械学習で線形回帰を作成するために使用されます。変数が密接に関連している場合、係数値は 1 または -1 に近くなります。

変数が線形に関連していない場合、係数は 0 に近づきます。係数がまったく関連していないことを意味するわけではありません。係数はより高い順序の関係を持つ可能性があります。予測モデルの精度は、係数の値に依存します。係数の値が端に近づくほど、予測モデルのアルゴリズムはより正確に機能します。

共分散 vs 相関

共分散と相関の重要性と意義は、現在のアルゴリズムと使用法で厳密に証明されています。データサイエンスは、ビッグデータを分析して理解するために、両方の線形技術に大きく依存しています。両方は密接に関連していますが、互いに大きく異なります。両方の技術の相互的な応用により、データサイエンスは精度と効率を獲得します。微妙な違いは理論的には理解するのが難しいですが、例を使用すると簡単に理解できます。

データサイエンスでは、共分散と相関に加えて、データを分析するための多くの技術が提供されます。多くの機会があり、常に上昇しています。過去 few か月間で、データサイエンティストの需要が大幅に増加しました。Correlation vs Covariance の違いについてより明確な理解を提供することを希望します。