কোভেরিয়েন্স বনাম সহকারী | শীর্ষ 5 টি পার্থক্য (ইনফোগ্রাফিক্স সহ)
কোভেরিয়েন্স এবং সমঝোতার মধ্যে পার্থক্য
কোভেরিয়েন্স এবং সংযুক্তি দুটি পদ যা একে অপরের একেবারে বিপরীত, সেগুলি উভয়ই পরিসংখ্যান এবং রিগ্রেশন বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়, সমবায় আমাদের দেখায় যে কীভাবে দুটি ভেরিয়েবল একে অপরের থেকে পৃথক হয় এবং পারস্পরিক সম্পর্ক আমাদের দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক প্রদর্শন করে এবং সেগুলি কীভাবে সম্পর্কিত।
সম্পর্ক এবং সমবায় দুটি দুটি পরিসংখ্যানগত ধারণা যা দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয়। সম্পর্কের মাধ্যমে সংজ্ঞাটি ব্যাখ্যা করা হয় যে কীভাবে একটি ভেরিয়েবলের পরিবর্তন অন্যের উপর প্রভাব ফেলবে যখন সমবায়ু সংজ্ঞা দেয় যে দুটি আইটেম একসাথে কীভাবে পৃথক হয়। বিভ্রান্তিকর? এই ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত পদগুলির মধ্যে পার্থক্য বুঝতে আরও ডুব দেই।
কোভারিয়েন্স কী?
কোভরিয়েন্স পরিমাপ করে যে কীভাবে দুটি ভেরিয়েবল একে অপরের প্রতি সম্মান প্রদর্শন করে এবং এটি বৈকল্পিক ধারণার একটি এক্সটেনশন (যা একক পরিবর্তনশীল কীভাবে পরিবর্তিত হয় তা সম্পর্কে জানায়)। এটি -∞ থেকে + ∞ পর্যন্ত কোনও মান নিতে পারে ∞
- এই মানটি যত বেশি, সম্পর্কটি আরও নির্ভরশীল। একটি ধনাত্মক সংখ্যা ইতিবাচক সমবায়কে নির্দেশ করে এবং বোঝায় যে প্রত্যক্ষ সম্পর্ক রয়েছে। কার্যকরভাবে এর অর্থ হ'ল এক ভেরিয়েবলের বর্ধন অন্য শর্ত স্থিতিশীল থাকার কারণে অন্যান্য পরিবর্তনশীল ক্ষেত্রেও একই পরিমাণ বাড়বে increase
- অন্যদিকে, negativeণাত্মক সংখ্যাটি নেতিবাচক সমবায়কে বোঝায় যা দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি বিপরীত সম্পর্ককে বোঝায়। যদিও প্রবক্তা সম্পর্কের ধরণের সংজ্ঞা দেওয়ার জন্য নিখুঁত তবে এর বিশালতার ব্যাখ্যার জন্য এটি খারাপ।
সম্পর্ক কী?
সহাবস্থান সমবায়নের তুলনায় এক ধাপ এগিয়ে এটি দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের পরিমাণ নির্ধারণ করে। সরল কথায়, এটি কীভাবে একে অপরের প্রতি সম্মতিতে পরিবর্তনগুলি পরিবর্তিত হয় তার একটি একক পরিমাপ (সাধারণীকরণের সহজাত মান)।
- কোভেরিয়েন্সের বিপরীতে, পারস্পরিক সম্পর্কের একটি ব্যাপ্তিতে একটি উপরের এবং নিম্ন ক্যাপ থাকে। এটি কেবলমাত্র +1 এবং -1 এর মধ্যে মান গ্রহণ করতে পারে। +1 এর একটি সংযোগ ইঙ্গিত দেয় যে এলোমেলো ভেরিয়েবলের একটি প্রত্যক্ষ এবং দৃ strong় সম্পর্ক রয়েছে।
- অন্যদিকে, -১ এর পারস্পরিক সম্পর্ক ইঙ্গিত দেয় যে একটি শক্তিশালী বিপরীত সম্পর্ক রয়েছে এবং একটি ভেরিয়েবলের বৃদ্ধি অন্যান্য ভেরিয়েবলের সমান এবং বিপরীত হ্রাস ঘটায় to 0 নির্দেশ করে যে দুটি সংখ্যা স্বাধীন independent
কোভেরিয়েন্স এবং সংযুক্তির জন্য সূত্র
আসুন গাণিতিকভাবে এই দুটি ধারণাটি প্রকাশ করি। দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবলের জন্য এ এবং বি যথাক্রমে ইউএ এবং ইউবি হিসাবে গড় মান এবং যথাক্রমে সা এবং এসবি হিসাবে বিচ্যুতি:
কার্যকরভাবে 2 এর মধ্যে সম্পর্কটিকে সংজ্ঞায়িত করা যায়:
পারস্পরিক সম্পর্ক এবং সমবায় উভয়ই পরিসংখ্যান এবং আর্থিক বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে প্রয়োগ খুঁজে পায়। যেহেতু পারস্পরিক সম্পর্ক সম্পর্কের মানক করে তাই এটি যে কোনও দুটি ভেরিয়েবলের তুলনায় সহায়ক। এই বিশ্লেষককে জুড়ি বাণিজ্য এবং হেজিংয়ের মতো কৌশলগুলি সামনে আসতে পোর্টফোলিওটিতে কেবল দক্ষ আয় নয়, শেয়ার বাজারের প্রতিকূল আন্দোলনের ক্ষেত্রে এই রিটার্নগুলিকে সুরক্ষিত করার ক্ষেত্রে সহায়তা করা হয়।
সহযোগিতা বনাম কোভারিয়েন্স ইনফোগ্রাফিক্স
আসুন দেখি কোরেলেশন বনাম কোভারিয়েন্সের মধ্যে শীর্ষ পার্থক্য।
মূল পার্থক্য
- কোভারিয়েন্স এমন একটি ডিগ্রীর সূচক যা দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবল একে অপরের প্রতি সম্মানের সাথে পরিবর্তিত হয়। অন্যদিকে সম্পর্ক, এই সম্পর্কের শক্তি পরিমাপ করে। পারস্পরিক সম্পর্কের মান উপরের অংশে +1 দ্বারা এবং নীচের দিকে -1 দ্বারা আবদ্ধ হয়। সুতরাং, এটি একটি নির্দিষ্ট পরিসীমা। যাইহোক, covariance পরিসীমা অনির্দিষ্ট। এটি কোনও ধনাত্মক মান বা যে কোনও নেতিবাচক মান নিতে পারে (তাত্ত্বিকভাবে পরিসীমা -∞ থেকে + ∞)। আপনি আশ্বস্ত থাকতে পারেন যে .5 এর একটি সম্পর্কটি .3 এর চেয়ে বেশি এবং প্রথম সংখ্যার (.5 হিসাবে পারস্পরিক সম্পর্ক সহ) একে অপরের উপর বেশি নির্ভর করে দ্বিতীয় সেট (.3 হিসাবে পারস্পরিক সম্পর্ক সহ) এরূপ ফলাফল ব্যাখ্যা করলে প্রচলিত গণনা থেকে খুব কঠিন হতে পারে।
- স্কেল পরিবর্তন covariance প্রভাবিত করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি দুটি ভেরিয়েবলের মান একই বা বিভিন্ন ধ্রুবক দ্বারা গুণিত হয়, তবে এটি এই দুটি সংখ্যার গণিত সমবায়ুকে প্রভাবিত করে। যাইহোক, পারস্পরিক সম্পর্কের জন্য একই প্রক্রিয়া প্রয়োগ করা, ধ্রুবক দ্বারা গুণ করা পূর্ববর্তী ফলাফলকে পরিবর্তন করে না। এটি কারণ স্কেলের পরিবর্তন পারস্পরিক সম্পর্ককে প্রভাবিত করে না।
- কোভেরিয়েন্সের বিপরীতে, পারস্পরিক সম্পর্ক দুটি ভেরিয়েবলের আন্ত-নির্ভরতার একক-মুক্ত পরিমাপ। এটি গণনাযোগ্য পারস্পরিক সম্পর্কের মানগুলিকে তাদের ইউনিট এবং মাত্রা নির্বিশেষে যে কোনও 2 ভেরিয়েবলের সাথে তুলনা করা সহজ করে তোলে।
- কোভারিয়েন্স কেবল 2 ভেরিয়েবলের জন্য গণনা করা যায় can অন্যদিকে, সম্পর্কিত, সংখ্যা একাধিক সেট জন্য গণনা করা যেতে পারে। প্রবর্তনের তুলনায় বিশ্লেষকদের কাছে পারস্পরিক সম্পর্ককে কাম্য করে তোলে Another
কোভারিয়েন্স বনাম সহ সম্পর্কিত তুলনামূলক সারণী
| বেসিস | সমবায় | সম্পর্ক | ||
| অর্থ | কোভারিয়েন্স হ'ল একটি সূচক যা 2 এলোমেলো ভেরিয়েবল একে অপরের উপর নির্ভরশীল। একটি উচ্চ সংখ্যা উচ্চতর নির্ভরতা বোঝায়। | এই দুটি ভেরিয়েবল কতটা দৃ .়তার সাথে সম্পর্কিত, অন্য শর্তগুলি যদি ধ্রুব থাকে তবে সম্পর্কিত হওয়া একটি সূচক। সর্বাধিক মান হ'ল +1 একটি নিখুঁত নির্ভর সম্পর্ককে বোঝায়। | ||
| সম্পর্ক | সহযোগিতা থেকে অনুদান নির্ধারণ করা যেতে পারে | সহযোগিতা একটি স্ট্যান্ডার্ড স্কেলে কিছুটা সমবায়িকতা সরবরাহ করে। এটি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির সাথে গণনা করা কোভেরিয়েন্সকে ভাগ করে নেওয়া হয়। | ||
| মান | কোভেরিয়েন্সের মান -∞ এবং + of এর মধ্যে রয়েছে ∞ | সম্পর্কের পরিমাণ -1 এবং +1 এর মধ্যে মানের মধ্যে সীমাবদ্ধ। | ||
| স্কেলিবিলিটি | কোভেরিয়েন্সকে প্রভাবিত করে | কোনও ধ্রুবক দ্বারা আইশের পরিবর্তন বা গুণ দ্বারা কোনও সম্পর্ককে প্রভাবিত করে না। | ||
| ইউনিট | কোভারিয়েন্সের একটি নির্দিষ্ট ইউনিট রয়েছে কারণ এটি দুটি সংখ্যার এবং তাদের ইউনিটের গুণনের দ্বারা ব্যয় হয়। | সম্পর্ক সম্পর্কিত দশমিক মান সহ -1 এবং +1 এর মধ্যে একটি ইউনিটবিহীন পরম সংখ্যা। |
উপসংহার
সম্পর্ক এবং সমবায়তা একে অপরের সাথে খুব ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত এবং তবুও এগুলির মধ্যে অনেক পার্থক্য রয়েছে। কোভেরিয়েন্স ইন্টারঅ্যাকশনের ধরণকে সংজ্ঞায়িত করে তবে পারস্পরিক সম্পর্ক কেবল প্রকারটিকেই নয় তবে এই সম্পর্কের শক্তিটিকেও সংজ্ঞায়িত করে। এই কারণে পারস্পরিক সম্পর্ককে প্রায়শই সমাহার্যের বিশেষ ক্ষেত্রে হিসাবে আখ্যায়িত করা হয়। যাইহোক, যদি কেউ দুজনের মধ্যে চয়ন করতেই পারে তবে বেশিরভাগ বিশ্লেষক পারস্পরিক সম্পর্ককে বেশি পছন্দ করেন কারণ এটি মাত্রা, অবস্থান এবং স্কেলের পরিবর্তনের দ্বারা প্রভাবিত হয় না। এছাড়াও, যেহেতু এটি -1 থেকে +1 এর সীমাতে সীমাবদ্ধ, তাই ডোমেনগুলিতে ভেরিয়েবলের মধ্যে তুলনা আঁকতে এটি কার্যকর। তবে, একটি গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতা হ'ল এই উভয় ধারণাগুলিই একমাত্র লিনিয়ার সম্পর্ককে মাপ দেয়।
