Welcome Guest. Sign in
Asked by: Константин Чеботарев 0 views машинное обучение
0 Votes 0 Votes 0 Votes
Ковариация и корреляция — это две меры, которые помогают оценить связь между двумя переменными. Ковариация измеряет степень, в которой две переменные изменяются вместе, тогда как корреляция измеряет не только направление, но и силу связи между переменными. Ковариация может быть положительной, если переменные изменяются в одном направлении (т.е. вместе растут или падают), или отрицательной, если переменные изменяются в противоположных направлениях (т.е. если одна растет, другая убывает). Однако ковариация не дает представления о силе связи и может быть трудно интерпретирована без привлечения дополнительных математических расчетов. Корреляция представляет собой нормализованную версию ковариации, она принимает значения от -1 до 1. Значение 1 указывает на полную положительную связь, значение -1 — на полную отрицательную связь, а значение близкое к нулю — на отсутствие связи. Корреляция также может быть использована для определения силы связи между переменными, причем значение близкое к 1 или -1 указывает на более сильную связь, чем значение близкое к нулю. Например, если мы исследуем связь между уровнем образования и заработной платой, то ковариация покажет наличие связи между этими двумя переменными, например, чем выше уровень образования, тем выше заработная плата. Но корреляция покажет не только наличие связи, но и ее силу, например, корреляция близкая к 1 будет означать, что уровень образования и заработная плата тесно связаны и изменяются вместе. В целом, корреляция предпочтительнее ковариации, так как она дает более ясное представление о связи между переменными и позволяет сравнивать разные связи на одной шкале.
- Дек 06, 2023 | Ответить
Your Answer
I'm Existing User New User? Register Now
Имя пользователя * Пароль *
Name *
Email *
Пароль *
Δ