Kowariancja a korelacja: zrozumienie dwóch różnych koncepcji dotyczących nauki o danych

Nauka o danych ma wiele wymiennych terminów. Jest to nauka polegająca na analizowaniu i rozumieniu danych w celu znalezienia lepszego rozwiązania istniejącego problemu. Może dać dokładne prognozy przyszłych trendów i działań, co czyni ją najpopularniejszą i najbardziej popularną dziedziną dzisiejszego świata. Analiza danych wykorzystuje kombinację algorytmów, sztucznej inteligencji i statystyk, aby zrozumieć zachowanie danych. Zrozumienie danych w celu przewidywania przyszłych wyników jest głównym celem analityki danych. Wszystkie algorytmy i programy uczenia maszynowego opierają się na zależnościach statystycznych. Statystykę można uznać za podstawę nauki o danych.

Statistics

Statystyka to dział matematyki zajmujący się analizą danych. W statystyce stosuje się standardowe definicje i techniki, aby zrozumieć i przeanalizować zachowanie danych. Techniki te w fazie zaawansowanej stają się blokami dla algorytmów uczenia maszynowego. Najbardziej powszechnym i często używanym pojęciem w statystyce jest wariancja. Wariancja to odchylenie każdego wpisu w zbiorze danych od średniej zbioru danych. Wariancja określa rozbieżność i szerokie ekrany zbioru danych dotyczące jego średniej lub średniej. Wariancja jest szeroko stosowana do pomiaru nieprawidłowości w danych.

W statystyce kowariancja i korelacja są używane zamiennie. W statystykach często spotykamy się z tymi dwoma terminami. W tej dziedzinie, gdzie ludzie mówią o związku między dwoma różnymi zbiorami danych, terminy kowariancja i korelacja pozostają w symbiotycznym związku. Kowariancja określa zmienność między dwiema zmiennymi, natomiast korelacja określa związek między dwiema zmiennymi niezależnymi. Analityka danych regularnie korzysta z obu koncepcji. Kowariancję wykorzystuje się do zrozumienia zmiany dwóch niezależnych czynników w scenariuszu, które dotyczą siebie nawzajem. Korelacja mówi o tempie zmian dotyczących siebie nawzajem.

Kowariancja:

Kowariancja określa kierunek relacji między dwiema zmiennymi. Nie zastanawia się nad siłą związku. Pozwala nam poznać proporcjonalność pomiędzy tymi dwiema zmiennymi. Kowariancja może być dowolną liczbą rzeczywistą. Zależy to od wariancji zmiennych i skali mapowania. Można go obliczyć jako iloczyn sumowania różnic średniej ze zbioru zmiennych podzielonego przez całkowitą liczbę elementów. Kowariancja w nauce o danych jest wykorzystywana do analizowania danych w celu zrozumienia przeszłych wydarzeń. Zachowanie różnych zmiennych zmienia się wraz ze zmianą współczynnika. Można to wykorzystać, aby lepiej zrozumieć, co się dzieje. Kowariancja może zapewnić podstawowe zrozumienie zależności między zmiennymi. Zmienna może być bezpośrednio proporcjonalna lub odwrotnie proporcjonalna. Zmienne nieproporcjonalne wymagają innych zaawansowanych technik statystycznych, aby je zrozumieć, obserwować i badać.

Korelacja:

Korelacja wyjaśnia siłę związku między dwiema zmiennymi. Kowariancja i korelacja są ze sobą powiązane. Jeśli podzielisz kowariancję przez iloczyn odchyleń standardowych obu zmiennych, otrzymasz korelację. Korelacja jest powiązana ze zbiorem [-1,1]. Pozwala nam przewidzieć jedną zmienną w zależności od drugiej. W ten sposób analityka danych dokładnie przewiduje przyszłe zdarzenia. Jest to improwizowana wersja kowariancji. Pokazuje zarówno związek między zmiennymi, jak i siłę zmiennych. Współczynniki korelacji są wykorzystywane w uczeniu maszynowym do tworzenia regresji liniowych. Jeśli zmienne są blisko powiązane, wartość współczynnika będzie bliższa 1 lub -1.

JEŻELI zmienne nie są powiązane liniowo, współczynnik będzie miał tendencję do zera. Nie oznacza to, że współczynniki są całkowicie niepowiązane. Mogą mieć związek wyższego rzędu. Dokładność predykcyjnego modelu nauki o danych będzie zależeć od współczynnika współczynnika. Im czynnik jest bliżej skrajności, tym dokładniej działa algorytm modelu predykcyjnego.

Kowariancja a korelacja

Znaczenie i znaczenie kowariancji i korelacji są bardzo sztywno udowodnione w obecnych algorytmach i zastosowaniach. Analiza danych w dużym stopniu opiera się na obu tych technikach liniowych, aby analizować i rozumieć duże zbiory danych. Obydwa są ze sobą bardzo blisko spokrewnione, jednak bardzo się od siebie różnią. Wzajemne zastosowanie obu technik zapewnia analityki danych dokładność i efektywność. Subtelna różnica jest trudna do zrozumienia w teorii, ale można ją łatwo zrozumieć na przykładzie.

Oprócz kowariancji i korelacji analiza danych oferuje wiele technik analizy danych. Daje wiele możliwości i stale się rozwija. W ciągu ostatnich kilku miesięcy zapotrzebowanie na analityków danych znacznie wzrosło. Mamy nadzieję, że daje to jaśniejsze wyobrażenie o różnicy między Korelacja a kowariancja.