단어 뜻
- 두 변수 간의 관계를 설명하는 통계적 측정값입니다. - 두 변수가 함께 변경되는 정도를 확인하는 데 사용됩니다. - 두 변수의 상관 관계가 양인지 음인지 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 두 변수 간 관계의 강도와 방향을 설명하는 통계적 측정값입니다. - 두 변수가 얼마나 밀접하게 관련되어 있는지 확인하는 데 사용됩니다. - 두 변수의 상관 관계가 양수, 음수 또는 상관 관계가 없는지 식별하는 데 도움이 됩니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1covariance과 correlation은 모두 두 변수 간의 관계를 설명하는 데 사용되는 통계적 척도입니다.
- 2둘 다 두 변수 간의 관계의 강도와 방향을 결정하는 데 사용됩니다.
- 3둘 다 두 변수가 양의 관계를 갖는지 음의 관계를 갖는지 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
두 단어의 차이점은?
- 1정의: Covariance는 두 변수가 함께 얼마나 변하는지를 측정하는 반면 correlation는 두 변수 간 관계의 강도와 방향을 측정합니다.
- 2단위: Covariance는 측정되는 두 변수 단위의 곱인 단위로 측정되고 correlation는 단위가 없습니다.
- 3범위: Covariance는 모든 값을 사용할 수 있으며 correlation 범위는 -1에서 1 사이입니다.
- 4해석: Covariance는 값이 측정 단위에 따라 달라지기 때문에 해석하기 어려울 수 있지만 correlation는 단위가 없고 범위가 -1에서 1 사이이기 때문에 해석하기 쉽습니다.
- 5공식: covariance 계산 공식은 각 변수의 편차를 각각의 평균에서 곱하는 것을 포함하는 반면, correlation 계산하는 공식은 공분산을 두 변수의 표준 편차의 곱으로 나누는 것을 포함합니다.
📌
이것만 기억하세요!
Covariance과 correlation은 모두 두 변수 간의 관계를 설명하는 데 사용되는 통계적 척도입니다. 그러나 covariance는 두 변수가 함께 얼마나 변하는지를 측정하는 반면 correlation는 두 변수 간 관계의 강도와 방향을 측정합니다. 또한 covariance는 측정되는 두 변수 단위의 곱인 단위로 측정되는 반면 correlation는 단위가 없으며 범위는 -1에서 1 사이입니다.
