淘宝客网站女装模板下载,网站开发方面的文献,加快实施创新驱动发展战略,工业软件开发技术就业前景文章目录一#xff0c;相关分析方法1#xff0c;相关系数二#xff0c;相关性不等于因果关系三#xff0c;证明因果关系#xff0c;“控制变量法”?本章主要说明了两个问题#xff1a; 1#xff0c;相关性不等于因果关系 2#xff0c;如何判断两种数据之间是相关性相关分析方法1相关系数二相关性不等于因果关系三证明因果关系“控制变量法”?本章主要说明了两个问题 1相关性不等于因果关系 2如何判断两种数据之间是相关性还是因果关系一相关分析方法
当研究两种或两种以上的数据之间有什么关系时就要用到相关分析如果两种数据之间有关系叫作有相关关系否则没有相关关系。
1相关系数
相关系数可以用来衡量两种数据之间的相关程度。 (1)相关系数的数值大小可以表示两种数据的相关程度。 (2)相关系数的正负可以表示表示两种数据的相关方向。
当两个或两个以上的变量变化方向相同正相关相关系数0。例如夏天温度越高冰淇淋销量越高。 当两个或两个以上的变量变化方向相反负相关相关系数0。例如速度与时间。 当两个或两个以上的变量变没有相关性相关系数0。
在分析过程中相关分析可以帮助发现事物之间的联系。在某些情况下甚至可以识别数据之间的因果关系。例如温度越高融化越快但是在得出这种结论时我们必须小心谨慎。因果关系蕴藏着相关关系但相关关系不等于因果关系。如果我们曲解了相关关系我们就可能陷入错误的原因谬论。
二相关性不等于因果关系
如果A和B存在正相关A提升B也提升但是我们却不能简单地认为B提升的原因是A提升实际上可能存在两种可能 (1)纯属巧合。 (2)存在第三个变量C影响着B。 例如冰激凌销量增加导致溺水事故增多 真相是冰淇凌销量增加A和溺水事故增多B的关系A和B有一个共同原因就是夏天高气温且A和B在统计学中曲线高度一致具有相关性但我们却不能想当然的定义A导致B或B导致A因果性。
关于相关性和因果关系的深入探讨https://www.cnblogs.com/LittleHann/p/12463465.html#_lab2_2_1
三证明因果关系“控制变量法”?
在自然科学常使用到一种实验方法“控制变量法”借用Wiki的术语控制变量法通常称为Scientific Control即在实验设计上保证实验组和对照组之间只存在一个变量影响两组之间实验结果的差异。设置对照的目的通常是为了消除其他混杂因素对于实验结果的影响。对比实验组和对照组的结果如果结果有任何的不同都可以归因于这个变量。这些实验背后都有物理、化学、数学等基础原理支撑的这些原理是稳定、科学、可量化的因此可以通过数据统计科学实验慢慢地发现背后的自然规律。
然而在实际分析工作中这套方法可能不是很适用因为其中会有很多混杂因素的影响这些混杂因素无法被完全消除比如在营销、运营、产品、销售领域无法完全消除人主观因素的影响所以大多时候无法找到其中的因果关系但知道相关关系就可以帮助我们。
比如大数据的经典案例之一是“啤酒和尿布”的故事沃尔玛超市通过大量的数据通过购物篮分析发现买啤酒的人也买尿布于是在货物架上把两者放一块了结果大大提升了销售额。这个很难证明其中的因果关系但是只要运用啤酒和尿布的相关性就可以提高销售额。
再比如某宝某东给我们推荐商品背后都是对我们的行为进行相关性分析为我们推荐感兴趣的商品从而提高销售额。
