Te explicamos la Diferencia entre Covarianza y Correlación con ejemplos y definiciones. Conoce todos los datos para distinguirlos fácilmente.
¿Cuál es la Diferencia entre Covarianza y Correlación?
Covarianza y correlación son dos conceptos del campo de la probabilidad y la estadística. Ambos conceptos describen la relación entre dos variables. Además, ambos son herramientas de medición de un determinado tipo de dependencia entre variables.
«Covarianza» se define como «el valor esperado de las variaciones de dos variantes aleatorias respecto a sus valores esperados», mientras que «correlación» es «el valor esperado de dos variantes aleatorias».
Para simplificar, una covarianza trata de examinar y medir cuánto cambian juntas las variables. En este concepto, ambas variables pueden cambiar de la misma manera sin indicar ninguna relación. La covarianza es una medida de la fuerza o debilidad de la correlación entre dos o más conjuntos de variables aleatorias, mientras que la correlación sirve como versión escalada de una covarianza.
Diferencia entre Covid-19 y AlergiasTipos
Tanto la covarianza como la correlación tienen tipos distintivos. La covarianza puede clasificarse en covarianza positiva (dos variables tienden a variar juntas) y covarianza negativa (una variable está por encima o por debajo del valor esperado en comparación con otra variable). Por otro lado, la correlación tiene tres categorías: positiva, negativa o cero. La correlación positiva se indica con un signo más, la correlación negativa con un signo negativo y las variables no correlacionadas, con un «0».
Tanto la covarianza como la correlación tienen rangos. Los valores de correlación están en la escala de -1 a +1. En términos de covarianza, los valores pueden exceder o pueden estar fuera del rango de correlación. Además, los valores de correlación dependen de las unidades de medida de «X» e «Y».
Dimensiones
Otra diferencia notable es que una correlación es adimensional. En cambio, una covarianza se describe en unidades formadas multiplicando la unidad de una variable por otra unidad de otra variable. La covarianza se centra en la relación entre dos entidades, como variables o conjuntos de datos. En cambio, la correlación puede referirse a dos o más variables o conjuntos de datos y a las relaciones entre ellos.
Otra distinción notable entre ambas es que la covarianza suele ir unida a la varianza (una de sus propiedades, pero también la medida común de la dispersión), mientras que la correlación va unida a la dependencia y al análisis de regresión. «Dependencia» se define como «cualquier relación entre dos conjuntos de datos o variables aleatorias», mientras que el análisis de regresión es el método utilizado para investigar la relación entre variables independientes y dependientes. Otras clasificaciones de la correlación son las correlaciones parciales y múltiples.
Resumen
- Covarianza y correlación son dos conceptos del estudio de la estadística y la probabilidad. Son diferentes en sus definiciones pero están estrechamente relacionados. Ambos conceptos describen la relación y miden el tipo de dependencia entre dos o más variables.
- La covarianza es el valor esperado de variación entre dos variantes aleatorias a partir de sus valores esperados, mientras que una correlación tiene casi la misma definición, pero no incluye la variación.
- La covarianza también es una medida de dos variables aleatorias que varían juntas. Por su parte, la correlación se asocia con la interdependencia o la asociación. En pocas palabras, la correlación es lo lejos o cerca que están dos variables de ser independientes entre sí.
- La covarianza es una medida de una correlación, mientras que la correlación es una versión escalada de la covarianza.
- La covarianza puede implicar la relación entre dos variables o conjuntos de datos, mientras que la correlación puede implicar también la relación entre múltiples variables.
- Los valores de correlación oscilan entre 1 positivo y 1 negativo. En cambio, los valores de covarianza pueden superar esta escala.
7.Tanto la correlación como la covarianza emplean una descripción positiva o negativa de sus tipos. La covarianza tiene dos tipos: covarianza positiva (cuando dos variables varían juntas) y covarianza negativa (cuando una variable es mayor o menor que la otra). En términos de correlación, las correlaciones positivas y negativas se unen a una categoría adicional, «0» – un tipo no correlacionado.
