Коваріація проти кореляції: розуміння двох різних концепцій, що стосуються Data Science

Data science має багато взаємозамінних термінів. Це наука аналізу та розуміння даних для кращого вирішення існуючої проблеми. Він може дати точні прогнози щодо майбутніх тенденцій і дій, що робить його найпопулярнішим і трендовим напрямком сучасного світу. Наука про дані використовує комбінацію алгоритмів, штучного інтелекту та статистики, щоб зрозуміти поведінку даних. Розуміння даних для прогнозування майбутніх результатів є основною метою науки про дані. Усі алгоритми та програми машинного навчання базуються на статистичних співвідношеннях. Статистику можна розглядати як основу науки про дані.

Статистика

Статистика — це розділ математики, який займається аналізом даних. Стандартні визначення та методи використовуються в статистиці для розуміння та аналізу поведінки даних. Ці методи на просунутій стадії стають блоками для алгоритмів машинного навчання. Найпоширенішим і часто використовуваним поняттям у статистиці є дисперсія. Дисперсія – це відхилення кожного запису в наборі даних від середнього значення набору даних. Дисперсія визначає розбіжність і широкий екран набору даних щодо його середнього або середнього значення. Дисперсія широко використовується для вимірювання відхилень у даних.

Коваріація та кореляція використовуються в статистиці як взаємозамінні. Ці два терміни ми часто зустрічаємо в статистиці. У цій галузі, де люди говорять про зв’язок між двома різними наборами даних, терміни коваріація та кореляція мають симбіотичний зв’язок. Коваріація визначає варіацію між двома змінними, тоді як кореляція визначає зв’язок між двома незалежними змінними. Наука про дані регулярно використовує обидві концепції. Коваріація використовується для розуміння зміни двох незалежних факторів у сценарії, що стосуються один одного. Кореляція говорить про швидкість зміни відносно один одного.

Коваріація:

Коваріація визначає напрямок зв'язку між двома змінними. Він не замислюється над міцністю відносин. Це дає нам знати пропорційність між двома змінними. Коваріація може бути будь-яким дійсним числом. Це залежить від дисперсії змінних і масштабу відображення. Його можна розрахувати як добуток підсумовування різниць середнього від набору змінних, поділеного на загальну кількість елементів. Коваріація в науці про дані використовується для аналізу даних, щоб зрозуміти минулі події. Поведінка різних змінних змінюється зі зміною фактора. Це можна використовувати, щоб краще зрозуміти, що відбувається. Коваріація може забезпечити базове розуміння зв’язку між змінними. Змінна може бути прямо пропорційною або обернено пропорційною. Непропорційні змінні потребують інших передових статистичних методів для розуміння, спостереження та вивчення.

Кореляція:

Кореляція пояснює силу зв’язку між двома змінними. Коваріація та кореляція пов’язані. Якщо розділити коваріацію на добуток стандартних відхилень обох змінних, ви отримаєте кореляцію. Кореляція прив'язана до набору [-1,1]. Це дозволяє нам прогнозувати одну змінну в залежності від іншої. Ось як наука про дані точно передбачає майбутні події. Це імпровізована версія коваріації. Він показує як зв’язок між змінними, так і силу змінних. Коефіцієнти кореляції використовуються в машинному навчанні для створення лінійних регресій. Якщо змінні тісно пов’язані, значення коефіцієнта буде ближчим до 1 або -1.

ЯКЩО змінні не пов'язані лінійно, коефіцієнт буде прагнути до нуля. Це не означає, що коефіцієнти абсолютно не пов’язані. Вони можуть мати стосунки вищого порядку. Точність наукової моделі прогнозних даних залежатиме від коефіцієнта. Чим ближче фактор до крайніх значень, тим точніше працює алгоритм моделі прогнозування.

Коваріація проти кореляції

Значущість і важливість коваріації та кореляції дуже жорстко доведені в поточних алгоритмах і використанні. Наука про дані значною мірою покладається на обидва ці лінійні методи аналізу та розуміння великих даних. Обидва дуже тісно пов'язані один з одним, але дуже відрізняються один від одного. Взаємне застосування обох методів забезпечує точність і ефективність науки про дані. Теоретично цю тонку різницю важко зрозуміти, але її можна легко зрозуміти на прикладі.

Наука про дані пропонує багато методів на додаток до коваріації та кореляції для аналізу даних. Він надає багато можливостей і постійно зростає. За останні кілька місяців попит на спеціалістів із обробки даних значно зріс. Сподіваємось, це пропонує більш чітке уявлення про різницю між ними Кореляція проти коваріації.