A covariância e a correlação são duas medidas estatísticas que descrevem a relação entre duas variáveis. Embora sejam semelhantes, existem algumas diferenças importantes entre elas:
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Escala: A covariância pode assumir qualquer valor e depende da escala das variáveis. Por outro lado, a correlação é normalizada e varia de -1 a 1, tornando-a independente da escala das variáveis.
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Interpretação: Devido à sua escala normalizada, a correlação é geralmente mais fácil de interpretar do que a covariância. Uma correlação de 1 indica uma relação linear perfeita positiva, -1 indica uma relação linear perfeita negativa, e 0 indica que não há relação linear.
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Medida de Relação: Ambas são medidas de relação entre duas variáveis, mas a correlação é uma medida mais rigorosa porque leva em conta a variabilidade das variáveis individuais e a covariância conjunta.
Em resumo, enquanto a covariância fornece uma medida de quanto duas variáveis mudam juntas, a correlação fornece uma medida mais rigorosa e interpretable da relação entre duas variáveis.
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