La correlación y la covarianza son términos populares utilizados en matemáticas, específicamente en estadística. Ambos conceptos ayudan a establecer una relación entre dos factores diferentes. Debido a su similitud en el uso, ambos términos a menudo se usan indistintamente para transmitir lo mismo. Sin embargo, en realidad, ambos términos son muy diferentes y se usan de manera diferente. Para comprender mejor el significado y el uso de ambos términos, necesitamos ver las diferencias entre correlación y covarianza.

Antes de las diferencias, veamos qué significan ambos términos.

Correlación vs Covarianza – Significado

Aunque ambos términos ayudan a determinar la relación entre los dos factores, existe una gran diferencia en ambos. En términos simples, podemos decir que existe una correlación entre dos variables si un cambio en una da como resultado un cambio en otra también. Por otro lado, la covarianza se produce cuando dos factores varían juntos.

También podemos decir que la covarianza habla de la dirección, positiva o negativa, de la relación entre dos variables. Pero, la correlación habla de la dirección y la fuerza de la relación entre las variables.

La covarianza podría estar en cualquier lugar entre -∞ y +∞, y cuanto mayor sea el valor, mejor será la relación entre las variables. Por ejemplo, un número positivo significaría una relación directa, lo que significa que un aumento en uno daría como resultado un aumento correspondiente en otro. Un número negativo significaría una relación inversa entre dos variables.

Por otro lado, la correlación es un mejor enfoque, ya que ayuda a cuantificar la relación entre dos variables. O podemos decir que mide cómo cambian las variables entre sí. A diferencia de la covarianza, la correlación puede tomar un valor entre +1 y -1, donde +1 significa una relación directa y fuerte, y -1 significa una relación inversa perfecta. La correlación también podría ser cero, lo que significa que dos variables son independientes.

Ahora que tiene una idea de lo que significan estos dos términos, veamos las diferencias entre correlación y covarianza.

Correlación vs Covarianza – Diferencias

Las siguientes son las diferencias entre la correlación y la covarianza:

¿Qué mide?

La covarianza indica la medida en que dos variables cambian de acuerdo entre sí. Por otro lado, la correlación indica la fuerza de la relación o cuán fuertemente se relacionan dos variables entre sí.

Se puede decir que la covarianza es una parte de la correlación. Por otro lado, la correlación es una versión reducida de la covarianza.

Valor

La correlación puede tomar cualquier valor entre -1 y +1, mientras que el valor de la covarianza está entre -∞ y +∞.

Cambio de escala

Cualquier cambio en la escala afecta la covarianza. Esto significa que si multiplicamos todos los valores de una variable por una constante y todos los valores de otra variable por la misma u otra constante, la covarianza cambiará. Por otro lado, no habría cambio en la correlación debido a la escala.

Medida sin unidades

La correlación es una medida sin unidades que define la relación entre variables. Sin embargo, el valor de la covarianza es el producto de las unidades de las variables.

Número de variables

La covarianza generalmente determina la relación entre las dos variables. Por otro lado, la correlación puede ayudar a involucrar relaciones entre múltiples variables.

Ultimas palabras

Tanto la correlación como la covarianza también encuentran sus usos más allá de las matemáticas. Los analistas financieros utilizan ambos conceptos para determinar diversas estrategias del mercado de valores y también para modelos financieros. Aunque ambos conceptos son similares entre sí, si se le da a elegir, un analista optaría por la correlación. Cualquier cambio en escala, ubicación y dimensión no afecta la correlación. Además, dado que siempre está entre -1 y +1, se puede usar fácilmente para comparar.

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