Kowariancja vs. Korelacja: Zrozumienie dwóch różnych pojęć dotyczących nauki o danych

Nauka o danych ma wiele wymiennych terminów. Jest to nauka o analizowaniu i rozumieniu danych w celu zapewnienia lepszego rozwiązania istniejącego problemu. Może dostarczyć dokładnych przewidywań przyszłych trendów i działań, co czyni ją najpopularniejszą i najbardziej trendy dziedziną dzisiejszego świata. Nauka o danych wykorzystuje połączenie algorytmów, sztucznej inteligencji i statystyki, aby zrozumieć zachowanie danych. Zrozumienie danych w celu przewidzenia przyszłych wyników jest podstawowym celem nauki o danych. Wszystkie algorytmy i programy uczenia maszynowego opierają się na relacjach statystycznych. Statystyka może być uważana za podstawę nauki o danych.

Statystyka

Statystyka jest gałęzią matematyki, która zajmuje się analizą danych. Standardowe definicje i techniki są używane w statystyce, aby zrozumieć i przeanalizować zachowanie danych. Te techniki na zaawansowanym etapie stają się blokami dla algorytmów uczenia maszynowego. Najczęściej używanym pojęciem w statystyce jest wariancja. Wariancja jest zmianą każdej pozycji w zbiorze danych od średniej zbioru danych. Wariancja definiuje rozbieżność i szerokość zbioru danych w odniesieniu do jego średniej lub średniej. Wariancja jest powszechnie używana do pomiaru nieprawidłowości w danych.

Kowariancja i korelacja są używane zamiennie w statystyce. Często spotykamy te dwa terminy w statystyce. W tej dziedzinie, gdzie ludzie mówią o relacji między dwiema różnymi zestawami danych, terminy kowariancja i korelacja mają symbiotyczne relacje. Kowariancja definiuje zmianę między dwiema zmiennymi, podczas gdy korelacja definiuje relację między dwiema niezależnymi zmiennymi. Nauka o danych regularnie wykorzystuje oba pojęcia. Kowariancja jest używana do zrozumienia zmiany w dwóch niezależnych czynnikach w scenariuszu w odniesieniu do siebie. Korelacja mówi o tempie zmiany w odniesieniu do siebie.

Kowariancja:

Kowariancja definiuje kierunek relacji między dwiema zmiennymi. Nie zastanawia się nad siłą relacji. Pozwala nam zrozumieć proporcjonalność między dwiema zmiennymi. Kowariancja może być dowolną liczbą rzeczywistą. Zależy od wariancji zmiennych i skali mapowania. Może być obliczona jako iloczyn sumy różnic średnich od zestawu zmiennych podzielonych przez łączną liczbę elementów. Kowariancja w nauce o danych jest używana do analizy danych w celu zrozumienia przeszłych zdarzeń. Zachowanie różnych zmiennych zmienia się wraz ze zmianą czynnika. Może to być użyte do lepszego zrozumienia, co się dzieje. Kowariancja może dostarczyć podstawowego zrozumienia relacji między zmiennymi. Zmienna może być bezpośrednio proporcjonalna lub odwrotnie proporcjonalna. Nieproporcjonalne zmienne wymagają zaawansowanych technik statystycznych, aby zrozumieć, obserwować i badać.

Korelacja:

Korelacja wyjaśnia siłę relacji między dwiema zmiennymi. Kowariancja i korelacja są powiązane. Jeśli podzieli się kowariancję przez iloczyn standardowych odchyleń obu zmiennych, otrzymuje się korelację. Korelacja jest ograniczona do zestawu [-1,1]. Pozwala nam przewidzieć jedną zmienną w zależności od drugiej. To jest sposób, w jaki nauka o danych dokładnie przewiduje przyszłe zdarzenia. Jest to ulepszona wersja kowariancji. Pokazuje zarówno relację między zmiennymi, jak i siłę zmiennych. Współczynniki korelacji są używane w uczeniu maszynowym do tworzenia regresji liniowych. Jeśli zmienne są ściśle powiązane, wartość współczynnika będzie bliższa 1 lub -1.

Jeśli zmienne nie są liniowo powiązane, współczynnik będzie tendować do zera. Nie oznacza to, że współczynniki są całkowicie niepowiązane. Mogą one mieć wyższego rzędu relację. Dokładność modelu przewidywania nauki o danych będzie zależała od współczynnika. Im bliżej jest współczynnik do ekstremów, tym dokładniej działa algorytm modelu przewidywania.

Kowariancja vs. Korelacja

Znaczenie i ważność kowariancji i korelacji są bardzo sztywno udowodnione w obecnych algorytmach i zastosowaniach. Nauka o danych opiera się silnie na obu tych liniowych technice, aby analizować i zrozumieć duże zbiory danych. Obie są bardzo ściśle powiązane, ale są od siebie bardzo różne. Wzajemne zastosowania obu technik dają nauce o danych jej dokładność i wydajność. Subtelna różnica jest trudna do zrozumienia w teorii, ale może być łatwo zrozumiana z przykładem.

Nauka o danych oferuje wiele technik, poza kowariancją i korelacją, do analizy danych. Zapewnia wiele możliwości i jest w ciągłym rozwoju. Popyt na specjalistów ds. nauki o danych znacznie wzrósł w ciągu ostatnich kilku miesięcy. Mam nadzieję, że to daje wyraźniejsze pojęcie o różnicy między Korelacją vs Kowariancją.