Так, цей приклад відповідає "кореляції проти причинності". Хоча дані власника є чудовим доказом кореляції, власник не може укласти причинності, оскільки це не випадковий експеримент. Натомість, що трапилося тут, це те, що ті, хто хотів володіти домашнім улюбленцем і були здатні його забезпечити, були людьми, які потрапили в домашніх тварин. Прагнення до власного вихованця виправдовує їхнє щастя, а можливість дозволити собі вихованця вказує на те, що вони, ймовірно, були фінансово незалежними, вони, мабуть, не мали великих боргів, термінальних захворювань і т.д.
Незважаючи на те, що правдоподібно, що наявність у кота вихованця може вилікувати депресію, ці дані від власника не підтверджують цього. Його доказ настільки ж хороший, як і твердження Apple, що iPhone викликає щастя.
Вірогідність дощу завтра 0,7. Імовірність дощу на наступний день становить 0,55, а ймовірність дощу на наступний день - 0,4. Як ви визначаєте P ("це буде дощ два або більше днів в три дні")?
577/1000 або 0.577 Оскільки ймовірності доводять до 1: Імовірність першого дня не дощу = 1-0,7 = 0,3 Імовірність другого дня не дощу = 1-0,55 = 0,45 Імовірність третього дня не дощу = 1-0,4 = 0,6 різні можливості дощу 2 дні: R означає дощ, NR означає не дощ. колір (синій) (P (R, R, NR)) + колір (червоний) (P (R, NR, R)) + колір (зелений) (P (NR, R, R) Виконайте це: колір (синій) ) (P (R, R, NR) = 0.7xx0.55xx0.6 = 231/1000 колір (червоний) (P (R, NR, R) = 0.7xx0.45xx0.4 = 63/500 колір (зелений) P (NR, R, R) = 0.3xx0.55xx0.4 = 33/500 Імовірність дощу 2 дні: 231/1000 + 63/500 + 33/500 Оскільки нам потрібен такий самий знаменн
Трикутник ABC схожий на трикутник PQR. АБ відповідає PQ і BC відповідає QR. lf AB = 9, BC = 12, CA = 6 і PQ = 3, які довжини QR і RP?
QR = 4 і RP = 2 Як DeltaABC ~ DeltaPQR і AB відповідає PQ і BC відповідає QR, маємо, Тоді маємо (AB) / (PQ) = (BC) / (QR) = (CA) / ( RP) Звідси 9/3 = 12 / (QR) = 6 / (RP), тобто 9/3 = 12 / (QR) або QR = (3xx12) / 9 = 36/9 = 4 і 9/3 = 6 / ( RP) або RP = (3xx6) / 9 = 18/9 = 2
Що означає "кореляція проти причинності" у статистиці?
Кореляція: дві змінні мають тенденцію змінюватися разом. Для позитивної кореляції, якщо одна змінна зростає, то інша також збільшується в даних даних. Причина: одна змінна викликає зміни в іншій змінній. Значна різниця: кореляція може бути просто збігом. Або, можливо, третя змінна змінює два. Наприклад: Існує кореляція між "збирається спати в туфлях" і "пробудження з головним болем". Але це відношення не є причинним, тому що справжньою причиною цього збігу є (занадто багато) алкоголь.