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 ona dostarczyć dokładnych prognoz przyszłych trendów i działań, co czyni ją najpopularniejszym i najbardziej modnym polem dzisiejszego świata. Nauka o danych wykorzystuje kombinację algorytmów, sztucznej inteligencji i statystyki do zrozumienia zachowania danych. Zrozumienie danych w celu przewidzenia przyszłych wyników jest podstawowym celem nauki o danych. Wszystkie algorytmy i programy machine learning 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 stosowane w statystyce w celu zrozumienia i analizy zachowania danych. Te techniki na zaawansowanym etapie stają się blokami dla algorytmów machine learning. Najczęściej używanym pojęciem w statystyce jest wariancja. Wariancja jest zmiennością 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 stosowana do pomiaru nieprawidłowości w danych.

Kowariancja i korelacja są używane zamiennie w statystyce. Często spotykamy się z tymi dwoma terminami w statystyce. W tym polu, gdzie ludzie mówią o relacji między dwoma różnymi zestawami danych, terminy kowariancja i korelacja mają symbiotyczne relacje. Kowariancja definiuje zmienność między dwiema zmiennymi, podczas gdy korelacja definiuje relację między dwiema niezależnymi zmiennymi. Nauka o danych wykorzystuje oba pojęcia regularnie. Kowariancja jest używana do zrozumienia zmiany w dwóch niezależnych czynnikach w scenariuszu w odniesieniu do siebie nawzajem. Korelacja mówi o tempie zmiany w odniesieniu do siebie nawzajem.

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. Zmienne mogą być albo bezpośrednio proporcjonalne, albo odwrotnie proporcjonalne. Nieuwzględnione zmienne wymagają bardziej zaawansowanych technik statystycznych do zrozumienia, obserwacji i badania.

Korelacja:

Korelacja wyjaśnia siłę relacji między dwiema zmiennymi. Kowariancja i korelacja są powiązane. Jeśli podzieli się kowariancję przez iloczyn odchyleń standardowych 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 machine learning 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 wyższy stopień relacji. Dokładność modelu przewidywania nauki o danych będzie zależała od współczynnika. Im bliżej ekstremów jest współczynnik, tym bardziej dokładnie 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 technikach do analizy i zrozumienia dużych zbiorów danych. Obie są bardzo ściśle powiązane ze sobą, 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 za pomocą przykładu.

Nauka o danych oferuje wiele technik oprócz kowariancji i korelacji do analizy danych. Zapewnia wiele możliwości i jest w stałym wzroście. Popyt na specjalistów ds. danych znacznie wzrósł w ciągu ostatnich kilku miesięcy. Mam nadzieję, że to daje jaśniejszy pomysł na różnicę między Korelacją vs Kowariancją.