কোভেরিয়েন্স এবং সম্পর্কের মধ্যে পার্থক্য

কোভেরিয়েন্স বনাম সম্পর্ক

কোভেরিয়েন্স এবং পারস্পরিক সম্পর্ক সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে দুটি ধারণা। উভয় ধারণা দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বর্ণনা করে। উপরন্তু, উভয় ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি নির্দিষ্ট ধরনের নির্ভরতা পরিমাপের সরঞ্জাম।

"কোভেরিয়েন্স" তার "প্রত্যাশিত মানগুলির থেকে দুটি র্যান্ডম বৈচিত্রের বৈচিত্র্যের প্রত্যাশিত মান" হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, "যখন" সম্পর্ক "দুটি র্যান্ডম বৈচিত্রের প্রত্যাশিত মান" "

সহজতর করার জন্য, একটি কোভারিয়েন্স চেষ্টা করে দেখতে এবং পরিমাপ করার চেষ্টা করে যে কতগুলি পরিবর্তন একসাথে পরিবর্তন করে। এই ধারণায়, উভয় ভেরিয়েবলই কোনও সম্পর্কের ইঙ্গিত ছাড়াই একই ভাবে পরিবর্তন করতে পারে। কোভেরিয়েন্স র্যান্ডম ভেরিয়েবলের দুই বা ততোধিক সেটের মধ্যে সম্পর্কের দুর্বলতা বা দুর্বলতার একটি পরিমাপ, যখন সম্পর্ক একটি সহচরী একটি ক্ষুদ্র সংস্করণ হিসাবে কাজ করে।

উভয় সহমর্মিতা এবং সম্পর্ক উভয় ধরনের স্বাতন্ত্র্যসূচক আছে। কোভেরিয়েন্সকে ইতিবাচক সহানুভূতি হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে (দুটি ভেরিয়েবল একত্রিত হতে পারে) এবং নেতিবাচক কোভেরিয়েন্স (একটি পরিবর্তনশীল অন্য ভেরিয়েবলের তুলনায় প্রত্যাশিত মানের উপরে বা নীচে)। অন্যদিকে, সম্পর্কের তিনটি বিভাগ রয়েছে: ইতিবাচক, নেতিবাচক, বা শূন্য। ইতিবাচক সম্পর্ক একটি প্লাস সাইন দ্বারা, একটি নেতিবাচক চিহ্ন দ্বারা নেতিবাচক সম্পর্ক, এবং uncorrelated ভেরিয়েবল দ্বারা নির্দেশিত হয় - একটি "0 দ্বারা। "

উভয় সংহতি ও সম্পর্কের রেঞ্জ রয়েছে। তুলনা মূল্য -1 থেকে স্কেলে +1 হয় সহানুভূতির পরিপ্রেক্ষিতে, মানগুলি সম্পর্কের সীমার বাইরে হতে পারে বা অতিক্রম করতে পারে। উপরন্তু, পারস্পরিক সম্পর্কের মানগুলি "এক্স" এবং "ওয়াইয়ের পরিমাপের ইউনিটের উপর নির্ভরশীল। "

আরেকটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য হল যে একটি সম্পর্ক অস্পষ্ট। বিপরীতভাবে, একটি ভৌগোলিক এককটি অন্য ভেরিয়েবলের অন্য একটি ইউনিটের ভেরিয়েবলের ইউনিট সংখ্যাবৃদ্ধি দ্বারা গঠিত ইউনিটে বর্ণিত। কোভেরিয়েন্স দুইটি সংস্থার মধ্যে সম্পর্কের উপর আলোকপাত করে, যেমন ভেরিয়েবল বা ডেটা সেট। এর বিপরীতে, পারস্পরিক সম্পর্ক দুই বা তার বেশি ভেরিয়েবল বা ডাটা সেট এবং তাদের মধ্যে সম্পর্কের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত হতে পারে।

উভয়ের মধ্যে আরেকটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য হচ্ছে একটি সহনশীলতা প্রায়ই একটি বিচ্ছিন্নতার সাথে মিলিত হয় (তার বৈশিষ্ট্যগুলির একটি, কিন্তু স্প্রেটার বা ব্যবধানের সাধারণ পরিমাপ), যখন সম্পর্ক নির্ভরতা এবং রিগ্রেশন বিশ্লেষণের সাথে একত্রিত হয়। "নির্ভরতা" সংজ্ঞাটি "দুইটি ডেটা সেট বা র্যান্ডম ভেরিয়েবলের মধ্যে কোনও সম্পর্কযুক্ত" হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, যখন রিগ্রেশন বিশ্লেষণ হচ্ছে স্বাধীন এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কগুলির তদন্ত করার পদ্ধতি। পারস্পরিক সম্পর্কের অন্যান্য শ্রেণীবিভাগগুলি আংশিক এবং একাধিক সম্পর্ক।

সংক্ষিপ্ত বিবরণ:

1 কোভেরিয়েন্স এবং সম্পৃক্ততা পরিসংখ্যান এবং সম্ভাব্যতা সম্পর্কে গবেষণার দুটি ধারণা।তারা তাদের সংজ্ঞা ভিন্ন কিন্তু ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত। উভয় ধারণা সম্পর্ক বর্ণনা করে এবং দুই বা তার অধিক ভেরিয়েবলের মধ্যে নির্ভরশীলতার ধরনের পরিমাপ।

2। কোভেরিয়েন্স তাদের প্রত্যাশিত মান থেকে দুটি র্যান্ডম বৈচিত্রের মধ্যে বৈচিত্র্যের প্রত্যাশিত মান, যখন একটি সম্পর্ক প্রায় একই সংজ্ঞা, কিন্তু এটি প্রকরণ অন্তর্ভুক্ত নয়।

3। কোভেরিয়েন্স দুটি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের একটি পরিমাপও রয়েছে যা একসঙ্গে পরিবর্তিত হয়। এদিকে, পারস্পরিক সম্পর্ক নির্ভরশীলতা বা সমিতি। সহজভাবে বলুন, পারস্পরিক সম্পর্ক কতদূর বা কতটা ঘন ঘন দুটি ভেরিয়েবল একে অপরের থেকে স্বাধীন হতে হয়।

4। কোভেরিয়েন্স একটি সম্পর্কের একটি পরিমাপ, যখন সম্পর্ক সহানুভূতির একটি ক্ষুদ্র সংস্করণ।

5। কোভেরিয়েন্স দুটি ভেরিয়েবল বা ডেটা সেটের মধ্যে সম্পর্ককে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে, যখন পারস্পরিক সম্পর্ক একাধিক ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ককেও অন্তর্ভুক্ত করতে পারে

6। পারস্পরিক মূল্যের ধনাত্মক ধনাত্মক 1 থেকে নেতিবাচক 1 পর্যন্ত। অন্যদিকে, কোভেরিয়েন্স মান এই স্কেল অতিক্রম করতে পারে।

7। উভয় পারস্পরিক সম্পর্ক এবং সহনশীলতা তাদের ধরনের একটি ইতিবাচক বা নেতিবাচক বিবরণ নিয়োগ। কোভেরিয়েন্সের দুটি প্রকার - ইতিবাচক ধারণা (যেখানে দুটি ভেরিয়েবল একত্রে পরিবর্তিত হয়) এবং নেতিবাচক কোভেরিয়েন্স (যেখানে একটি ভেরিয়েবল অন্যের চেয়ে উচ্চতর বা কম)। পারস্পরিক সম্পর্কের ক্ষেত্রে, ইতিবাচক ও নেতিবাচক সম্পর্কগুলি একটি অতিরিক্ত বিভাগ, "0" - একটি অসম্পর্কিত টাইপ দ্বারা সংযুক্ত হয়।