فرقہ وارانہ اور باہمی تعلقات کے درمیان فرق

Covariance بمقابلہ باہمی تعاون

امکانات اور رابطے کے امکانات اور اعداد و شمار کے میدان میں دو تصورات ہیں. دونوں تصورات دو متغیروں کے درمیان تعلقات کی وضاحت کرتے ہیں. اس کے علاوہ، دونوں متغیرات کے درمیان ایک خاص قسم کے انحصار کی پیمائش کے اوزار ہیں.

"Covariance" کے طور پر بیان کیا جاتا ہے "ان کی توقع شدہ اقدار کے دو بے ترتیب متغیرات کی متغیر قیمت"، اور "باہمی تعلقات" ہے "دو بے ترتیب متغیرات کی متوقع قدر. "

آسان بنانے کے لئے، ایک covariance کو دیکھنے کے لئے کی کوشش کرتا ہے اور پیمانے میں کتنا متغیر تبدیل کرنے کے لئے کی کوشش کرتا ہے. اس تصور میں، دونوں متغیرات کسی بھی تعلقات کو کسی بھی رشتہ کے بغیر تبدیل کر سکتے ہیں. Covariance بے ترتیب متغیرات کے دو یا زیادہ سیٹوں کے درمیان رابطے کی طاقت یا کمزوری کی ایک پیمائش ہے، جبکہ رابطے covariance کے ایک چھوٹا سا ورژن کے طور پر کام کرتا ہے.

covariance اور باہمی تعلقات میں مختلف اقسام ہیں. Covariance مثبت covariance کے طور پر درجہ بندی کیا جا سکتا ہے (دو متغیر ایک دوسرے کے ساتھ مختلف ہوتے ہیں) اور منفی covariance (ایک متغیر ایک دوسرے متغیر قیمت کے مقابلے میں ایک سے زیادہ متغیر قدر سے نیچے ہے). دوسری طرف، تعلقات میں تین اقسام ہیں: مثبت، منفی، یا صفر. مثبت رابطے ایک پلس نشان، ایک منفی نشان کی طرف سے منفی رابطے، اور uncorrelated متغیر کی طرف اشارہ کیا جاتا ہے - "0. "

covariance اور باہمی رابطے دونوں پر مشتمل ہے. رابطے کے اقدار -1 سے 1 کے پیمانے پر ہیں. covariance کے شرائط میں، اقدار سے رابطہ کر سکتے ہیں یا ارتباط کی حد سے باہر ہو سکتے ہیں. اس کے علاوہ، رابطے کے اقدار "X" اور "Y" کی پیمائش کے یونٹ پر منحصر ہیں. "

ایک قابل ذکر فرق یہ ہے کہ رابطے طول و عرض ہے. اس کے برعکس، ایک covariance ایک متغیر یونٹ کے ایک اور یونٹ کی طرف سے ایک اور متغیر یونٹ کو ضرب کرکے یونٹس میں بیان کیا جاتا ہے. Covariance دو اداروں کے درمیان تعلق پر توجہ مرکوز، جیسے متغیرات یا ڈیٹا کا سیٹ. اس کے برعکس، رابطے میں دو یا زیادہ متغیرات یا ڈیٹا سیٹ اور ان کے درمیان تعلقات شامل ہوسکتے ہیں.

دونوں کے درمیان ایک اور قابل ذکر فرق یہ ہے کہ ایک ارتکاب اکثر اکثر مختلف حالتوں میں (اس کی خصوصیات میں سے ایک، بلکہ سکھر یا تقسیم کے عام پیمانے پر) کے ساتھ ملتی ہے، جبکہ انضمام اور ریپریشن کے تجزیہ کے ساتھ مل کر مل جاتا ہے. "انحصار" کو "دو ڈیٹا سیٹوں یا بے ترتیب متغیروں کے درمیان کسی بھی رشتہ کے طور پر بیان کیا جاتا ہے،" ریپریشن تجزیہ یہ ہے کہ آزاد اور انحصار متغیر کے درمیان تعلقات کی تحقیقات کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے. رابطے کے دیگر درجہ بندی جزوی اور ایک سے زیادہ رابطے ہیں.

خلاصہ:

1. اعداد و شمار اور احتساب کے مطالعہ میں نووفشیشن اور باہمی رابطے دو مفکوم ہیں.وہ ان کی تعریف میں مختلف ہیں لیکن قریب سے متعلق. دونوں تصورات تعلقات کی وضاحت کرتے ہیں اور دو یا زیادہ متغیروں کے درمیان قسم کی انحصار کی پیمائش کرتے ہیں.

2. Covariance ان کی توقع شدہ اقدار کے دو بے ترتیب متفرقات کے درمیان مختلف قسم کی متغیر قدر ہے، جبکہ ایک رابطے میں تقریبا ایک ہی تعریف ہے، لیکن اس میں مختلف تبدیلی شامل نہیں ہے.

3. Covariance بھی دو بے ترتیب متغیرات کی ایک پیمائش ہے جو ایک دوسرے کے ساتھ مختلف ہوتی ہیں. دریں اثنا، باہمی تعلقات یکجہتی یا ایسوسی ایشن کے ساتھ منسلک ہے. بس ڈالیں، باہمی رابطے یہ ہے کہ دو متغیر ایک دوسرے سے آزاد کیسے ہیں.

4. Covariance ایک رابطے کی ایک پیمائش ہے، جبکہ رابطے covariance کے ایک چھوٹا سا ورژن ہے جبکہ.

5. Covariance دو متغیرات یا ڈیٹا سیٹ کے درمیان تعلق شامل ہوسکتا ہے، جبکہ رابطے میں متعدد متغیر کے درمیان تعلقات بھی شامل ہوسکتا ہے.

6. رابطے کے اقدار مثبت 1 سے منفی طور پر منحصر ہیں. دوسری طرف، covariance اقدار اس پیمانے سے تجاوز کر سکتے ہیں.

7. باہمی تعلقات اور حوصلہ افزائی دونوں کی اپنی قسم کی مثبت یا منفی وضاحت ہے. Covariance دو اقسام ہیں - مثبت covariance (جہاں دو متغیر ایک دوسرے کے ساتھ) مختلف اور منفی covariance (جہاں ایک متغیر زیادہ سے زیادہ ہے یا دوسرے سے کم ہے). باہمی تعلقات کے لحاظ سے، مثبت اور منفی رابطے ایک اضافی قسم کے، "0" - ایک غیر منقولہ قسم کے ساتھ شامل ہوتے ہیں.