Covarianza vs. correlazione: comprensione di due diversi concetti relativi alla scienza dei dati
La scienza dei dati ha molti termini intercambiabili. È la scienza dell’analisi e della comprensione dei dati per fornire una migliore soluzione a un problema esistente. Può fornire previsioni accurate delle tendenze e delle azioni future, rendendolo il campo più popolare e di tendenza del mondo di oggi. La scienza dei dati utilizza una combinazione di algoritmi, intelligenza artificiale e statistiche per comprendere il comportamento dei dati. Comprendere i dati per prevedere i risultati futuri è l’obiettivo principale della scienza dei dati. Tutti gli algoritmi ei programmi di machine learning si basano su relazioni statistiche. La statistica può essere considerata la base della scienza dei dati.
Statistiche
La statistica è una branca della matematica che si occupa dell’analisi dei dati. Le definizioni e le tecniche standard vengono utilizzate nelle statistiche per comprendere e analizzare il comportamento dei dati. Queste tecniche nella fase avanzata diventano i blocchi per gli algoritmi di apprendimento automatico. Il concetto più comune e utilizzato di frequente nelle statistiche è la varianza. La varianza è la variazione di ciascuna voce nel set di dati dalla media del set di dati. La varianza definisce la divergenza e gli schermi ampi del set di dati riguardo alla sua media o media. La varianza è ampiamente utilizzata per misurare le anomalie nei dati.
Covarianza e correlazione vengono utilizzate in modo intercambiabile nelle statistiche. Troviamo spesso questi due termini nelle statistiche. In questo campo, dove le persone parlano della relazione tra due diversi set di dati, i termini covarianza e correlazione hanno una relazione simbiotica. La covarianza definisce la variazione tra due variabili, mentre la correlazione definisce la relazione tra due variabili indipendenti. La scienza dei dati utilizza regolarmente entrambi i concetti. La covarianza viene utilizzata per comprendere il cambiamento di due fattori indipendenti in uno scenario che si reciproca. La correlazione parla del tasso di cambiamento reciproco.
Covarianza:
La covarianza definisce la direzione della relazione tra due variabili. Non riflette sulla forza della relazione. Ci consente di conoscere la proporzionalità tra le due variabili. La covarianza può essere qualsiasi numero reale. Dipende dalla varianza delle variabili e dalla scala della mappatura. Può essere calcolato come il prodotto della somma delle differenze di media dal set di variabili diviso per il numero totale di elementi. La covarianza nella scienza dei dati viene utilizzata per analizzare i dati per comprendere gli eventi passati. Il comportamento di varie variabili cambia con un cambiamento di un fattore. Questo può essere utilizzato per capire meglio cosa sta succedendo. La covarianza può fornire una comprensione di base della relazione tra le variabili. La variabile può essere direttamente proporzionale o inversamente proporzionale.
Correlazione:
La correlazione spiega la forza della relazione tra due variabili. Covarianza e correlazione sono correlate. Se dividi la covarianza per il prodotto delle deviazioni standard di entrambe le variabili, ottieni la correlazione. La correlazione è vincolata all’insieme [-1,1]. Ci consente di prevedere una variabile a seconda dell’altra. Questo è il modo in cui la scienza dei dati prevede con precisione gli eventi futuri. È una versione improvvisata della covarianza. Mostra sia la relazione tra le variabili che la forza delle variabili. I coefficienti di correlazione vengono utilizzati nell’apprendimento automatico per creare regressioni lineari. Se le variabili sono strettamente correlate, il valore del coefficiente sarà più vicino a 1 o -1.
SE le variabili non sono correlate linearmente, il coefficiente tenderà ad essere zero. Ciò non significa che i coefficienti siano del tutto estranei. Possono avere una relazione di ordine superiore. La precisione di un modello di data science di previsione dipenderà dal fattore coefficiente. Più il fattore è vicino agli estremi, più accuratamente funziona l’algoritmo del modello di previsione.
Covarianza vs. correlazione
Il significato e l’importanza della covarianza e della correlazione sono dimostrati in modo molto rigido negli algoritmi e nell’uso correnti. La scienza dei dati fa molto affidamento su entrambe queste tecniche lineari per analizzare e comprendere i big data. Entrambi sono molto legati l’uno all’altro ma sono molto diversi l’uno dall’altro. Le applicazioni reciproche di entrambe le tecniche conferiscono alla scienza dei dati la sua accuratezza ed efficienza. La sottile differenza è difficile da capire in teoria ma può essere facilmente compresa con un esempio.
La scienza dei dati offre molte tecniche oltre alla covarianza e alla correlazione per analizzare i dati. Offre molte opportunità ed è in costante aumento. La richiesta di data scientist è aumentata notevolmente negli ultimi mesi. Si spera che questo offra un’idea più chiara della differenza tra Correlazione e Covarianza .
