Да, этот пример соответствует «корреляция против причинности». Хотя данные владельца являются замечательным доказательством корреляции, владелец не может сделать вывод о причинно-следственной связи, потому что это не рандомизированный эксперимент. Вместо этого то, что, вероятно, произошло здесь, это то, что те, кто хотел иметь домашнее животное и был способен предоставить его, были людьми, которые в конечном итоге получили домашнее животное. Желание владеть домашним животным впоследствии оправдывает его счастье, а способность позволить себе питомца указывает на то, что они, вероятно, были финансово независимы, у них, вероятно, не было больших долгов, неизлечимых болезней и т. Д.
Даже при том, что вполне вероятно, что наличие домашнего кота может вылечить депрессию, эти данные от владельца не подтверждают это. Его доказательство так же хорошо, как утверждение Apple о том, что iPhone приносит счастье.
Вероятность дождя завтра составляет 0,7. Вероятность дождя на следующий день равна 0,55, а вероятность дождя на следующий день - 0,4. Как вы определяете P («будет дождь два или более дня в течение трех дней»)?
577/1000 или 0,577 Как вероятности складываются в 1: вероятность первого дня, чтобы не идти дождь = 1-0,7 = 0,3 вероятность второго дня, чтобы не идти дождь = 1-0,55 = 0,45 вероятность третьего дня, чтобы не идти дождь = 1-0,4 = 0,6 различные возможности для дождя 2 дня: R означает дождь, NR означает не дождь. цвет (синий) (P (R, R, NR)) + цвет (красный) (P (R, NR, R)) + цвет (зеленый) (P (NR, R, R) Работа над этим: цвет (синий) ) (P (R, R, NR) = 0,7xx0,55xx0,6 = 231/1000 цвет (красный) (P (R, NR, R) = 0,7xx0,45xx0,4 = 63/500 цвет (зеленый) ( P (NR, R, R) = 0,3xx0,55xx0,4 = 33/500 Вероятность дождя 2 дня: 231/1000 + 63/500
Треугольник ABC похож на треугольник PQR. AB соответствует PQ, а BC соответствует QR. Если AB = 9, BC = 12, CA = 6 и PQ = 3, каковы длины QR и RP?
QR = 4 и RP = 2 Так как DeltaABC ~~ DeltaPQR и AB соответствует PQ, а BC соответствует QR, мы имеем, Тогда имеем (AB) / (PQ) = (BC) / (QR) = (CA) / ( RP) Следовательно, 9/3 = 12 / (QR) = 6 / (RP), то есть 9/3 = 12 / (QR) или QR = (3xx12) / 9 = 36/9 = 4 и 9/3 = 6 / ( RP) или RP = (3xx6) / 9 = 18/9 = 2
Что означает «корреляция против причинности» в статистике?
Корреляция: две переменные имеют тенденцию варьироваться вместе. Для положительной корреляции, если одна переменная увеличивается, другая также увеличивается в данных. Причинность: одна переменная вызывает изменения в другой переменной. Существенная разница: корреляция может быть просто совпадением. Или, может быть, какая-то третья переменная меняет их. Например: существует взаимосвязь между «ложиться спать в туфлях» и «просыпаться с головной болью». Но это отношение не является причинно-следственной, потому что настоящей причиной этого совпадения является (слишком много) алкоголь.