В този блог ще разгледаме разликите между корелация и причинно-следствена връзка и защо едното не винаги предполага другото. Въведение Когато две неща са свързани, естествено е да приемем, че едното причинява другото. Въпреки това, само защото две променливи са свързани, не означава, че едната причинява другата. В този блог ще изследваме разликата между корелация и причинно-следствена връзка, като използваме примери от реалния живот, за да илюстрираме защо едното не винаги..

Шивани Шехават В статистиката винаги има въпрос, който идва на ум на изследователите „ Защо се случва нещо? “ Тук точката, която се фокусира, е причинно-следственото заключение, което може да се разглежда като група от статистически методи чийто основен мотив е да даде причините за всяко случващо се. Ние използваме причинно-следствени изводи, за да определим причината за промените в една променлива, ако промените настъпят в друга променлива, докато стандартните статистически подходи..

„Машинно обучение“ Лесен за използване избор на корелационни характеристики с Kydavra Почти всеки човек в областта на науката за данни или машинното обучение знае, че един от най-лесните начини за намиране на подходящи функции за прогнозираната стойност y е да се намерят характеристиките, които са най-корелирани с y. Въпреки това малцина (ако не и математик) знаят, че има много видове корелация. В тази статия накратко ще ви разкажа за 3-те най-популярни типа корелация и как можете..