शिक्षण के उदाहरण: सहसंबंध का अर्थ कार्य-कारण नहीं है

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एक पुरानी कहावत है: "सहसंबंध का मतलब करणीय नहीं है"। जब मैं सिखाता हूं, तो मैं इस बिंदु को स्पष्ट करने के लिए निम्नलिखित मानक उदाहरणों का उपयोग करता हूं:

डेनमार्क में सारस और जन्म दर की संख्या;
अमेरिका और शराब में पुजारियों की संख्या;
20 वीं शताब्दी की शुरुआत में यह नोट किया गया था कि of रेडियो की संख्या ’और of पागल लोगों की संख्या’ के बीच एक मजबूत संबंध था।
और मेरा पसंदीदा: समुद्री डाकू ग्लोबल वार्मिंग का कारण बनते हैं ।

हालांकि, मेरे पास इन उदाहरणों के लिए कोई संदर्भ नहीं है और मनोरंजक होने के बावजूद, वे स्पष्ट रूप से झूठे हैं।

क्या किसी के पास कोई और अच्छा उदाहरण है?

correlation teaching

— csgillespie
स्रोत

2

कुछ महान उदाहरणों के लिए फ्रीकॉनॉमिक्स के माध्यम से पलटें। उनकी ग्रंथ सूची संदर्भों से भरपूर है।

— स्टीफन टर्नर

17

xkcd.com/552

— अमी

5

समुद्री डाकू / ग्लोबल वार्मिंग चार्ट को साजिश रचने वालों द्वारा स्पष्ट रूप से पकाया जाता है - कोई भी देख सकता है कि उन्होंने जानबूझकर अनियंत्रित समय अवधि के लिए रिक्ति बनाई है ताकि तापमान में हाल ही में तेजी से वृद्धि न हो सके क्योंकि समुद्री डाकू लगभग पूरी तरह से मिटा दिए गए हैं। हम सभी जानते हैं कि जैसे-जैसे तापमान बढ़ता है यह रम वाष्पित हो जाता है और समुद्री डाकू उन स्थितियों से बच नहीं सकते। ;-)

— एडम जूल

4

डब्ल्यूटीएफ उस समुद्री डाकू ग्राफ पर एक्स-अक्ष के साथ है?

— n

1

या बहुत कुछ जो आप Google Correlate में डालते हैं , उसी पर आते हैं।

— conjugateprior

39

यह समझाने के लिए उपयोगी हो सकता है कि "कारण" एक असममित संबंध है (एक्स कारण वाई वाई कारणों से अलग है एक्स), जबकि "सहसंबद्ध" एक सममित संबंध है।

उदाहरण के लिए, बेघर आबादी और अपराध दर सहसंबद्ध हो सकते हैं, दोनों एक ही स्थानों में उच्च या निम्न होते हैं। यह कहना भी उतना ही मान्य है कि बेघरों की आबादी अपराध दर से संबंधित है, या अपराध दर बेघर आबादी के साथ सहसंबद्ध है। यह कहना कि अपराध बेघरता का कारण बनता है, या बेघर आबादी के कारण अपराध अलग-अलग कथन होते हैं। और सहसंबंध का मतलब यह नहीं है कि या तो सच है। उदाहरण के लिए, अंतर्निहित कारण नशीली दवाओं के दुरुपयोग, या बेरोजगारी जैसे एक 3 चर हो सकता है।

सांख्यिकी का गणित अंतर्निहित कारणों की पहचान करने में अच्छा नहीं है, जिसके लिए कुछ अन्य प्रकार के निर्णय की आवश्यकता होती है।

— पॉल
स्रोत

3

निर्णय एक अच्छा शब्द है, क्योंकि हम कभी भी निरीक्षण कर सकते हैं सहसंबंध। वे सभी प्रयोग और / या चतुर आँकड़े कर सकते हैं जो हमें एक प्रभाव पैदा करने के लिए कुछ वैकल्पिक स्पष्टीकरणों को बाहर करने की अनुमति दे सकते हैं।

— जोनास

सममित / असममित संबंधों के बारे में बहुत अच्छी टिप्पणी। एक यह भी दावा कर सकता है कि ग्लोबल वार्मिंग से समुद्री डकैती बढ़ जाती है।

— आंद्रे होल्जनर

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मेरे पसंदीदा:

1) जितने अधिक फायरमैन को आग के लिए भेजा जाता है, उतना अधिक नुकसान होता है।

2) जिन बच्चों की ट्यूट हो जाती है, उन बच्चों की तुलना में खराब ग्रेड प्राप्त होते हैं जो ट्यूटर्ड नहीं होते हैं

और (यह मेरा शीर्ष एक है)

3) प्रारंभिक प्राथमिक स्कूल के वर्षों में, ज्योतिषीय चिन्ह को IQ के साथ सहसंबद्ध किया जाता है, लेकिन यह सहसंबंध उम्र के साथ कमजोर हो जाता है और वयस्कता से गायब हो जाता है।

— पीटर फ्लॉम
स्रोत

2

(@xmjx ने पिछले साल पहला उदाहरण दिया।) मुझे ज्योतिष का उदाहरण बहुत पसंद है।

— व्हीबर

क्या आप ज्योतिषीय संकेत के साथ नमूने की व्याख्या कर सकते हैं?

— यूजीन डी। गुबेनकोव

2

कोई बात नहीं, मैं समझ गया। यह वर्ष की शुरुआत में पैदा हुए लोगों और अंत में पैदा हुए लोगों के बीच उम्र के अंतर के साथ करना है। अच्छा लगा।

— यूजीन डी। गुबेनकोव

24

मुझे यह हमेशा पसंद आया है:

नींबू बनाम मौतें

स्रोत: http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ci700332k

— क्राइसमिलर का पता चलता है
स्रोत

1

अच्छा लगा, लेकिन मैं किसी को भी वहाँ कार्य-कारण का निष्कर्ष निकालने की कोशिश नहीं कर सकता। या मैक्सिकन नींबू-ट्रक चालक एक बार सीमा पर पहुंचने के बाद कुख्यात खतरनाक होते हैं?

— एडम वी। जूल

2

स्पष्ट रूप से अमेरिका में नींबू कानूनों के प्रसार का एक अप्रत्याशित दुष्प्रभाव है। उदाहरण के लिए देखें: en.wikipedia.org/wiki/Lemon_law

— Thylacoleo

11

मेरे एक सहयोगी ने 2000 के बाद की अवधि में इसके लिए डेटा देखा, और पाया कि यह संबंध काफी अच्छी तरह से 'आउट-ऑफ-सैंपल' है, जो और भी अधिक परेशान करने वाला है ...

— shabbychef

pbs.twimg.com/media/BBBMyXnCIAIw1ED.jpg:large

— Džuris

एक सरल युक्तिकरण यह होगा कि दोनों समय के साथ घट रहे हैं। क्या 2000 के बाद के डेटा का समर्थन है? पीएस, बॉक्स हंटर और हंटर (नीचे देखें) स्टॉर्क को एक ही तरह से समझाते हैं: दोनों समय के साथ प्रश्न में बढ़े।

— एमिल फ्राइडमैन

23

कभी-कभी सहसंबंध पर्याप्त होता है। उदाहरण के लिए, कार बीमा में, पुरुष ड्राइवरों को अधिक दुर्घटनाओं से संबंधित किया जाता है, इसलिए बीमा कंपनियां उनसे अधिक शुल्क लेती हैं। कोई कारण नहीं है कि आप वास्तव में कार्य-कारण के लिए इसका परीक्षण कर सकें। आप ड्राइवरों के लिंग को प्रयोगात्मक रूप से नहीं बदल सकते। Google ने सैकड़ों अरबों डॉलर कमाए हैं जो करणीय की परवाह नहीं करते हैं।
कारण खोजने के लिए, आपको आम तौर पर प्रयोगात्मक डेटा की आवश्यकता होती है, न कि अवलोकन संबंधी डेटा की। हालांकि, अर्थशास्त्र में, वे अक्सर कार्य करने के लिए परीक्षण करने के लिए प्रणाली में मनाया "झटके" का उपयोग करते हैं, जैसे कि अगर एक सीईओ अचानक मर जाता है और स्टॉक की कीमत बढ़ जाती है, तो आप करणीय मान सकते हैं।
सह-संबंध के लिए सह-संबंध एक आवश्यक लेकिन पर्याप्त स्थिति नहीं है। कार्य-कारण दिखाने के लिए प्रति-तथ्यात्मक की आवश्यकता होती है।

— नील मैकगिनिगन का खुलासा किया
स्रोत

1

मुझे पहला उदाहरण आपको देना है। यह निश्चित रूप से छात्रों को बात करते हुए मिलेगा;)

— सीएसगिलस्पी

1

स्टीव स्टाइनबर्ग द्वारा अपने ब्लॉग पर यहां एक दिलचस्प चर्चा की गई है: 1 के कुछ निहितार्थों के बारे में blog.steinberg.org/?p=11 और यह कमजोर AI के संदर्भ में कहां हो सकता है।

— आमोस

क्या कोई अंतिम वाक्य पर थोड़ा विस्तार कर सकता है?

— naught101

4

बस एक त्वरित स्पष्टीकरण: सहसंबंध कार्य-कारण के लिए आवश्यक नहीं है (सहसंबंध के अर्थ के आधार पर): यदि सहसंबंध रैखिक सहसंबंध है (जो कि थोड़े से आँकड़े वाले कुछ लोग डिफ़ॉल्ट रूप से ग्रहण करेंगे जब शब्द का उपयोग किया जाता है, लेकिन कारण अधपका है। उदाहरण के लिए, यदि

में

सीधे कारण बनता

(जिसमें मान लेता है

), लेकिन

X

$X$

(- 1, 1)

$(-1,1)$

Y

$Y$

(0, 1)

$(0,1)$

। यदि

संतुलित वितरित कर रहे हैं,

और

भले ही असहसंबद्ध पूरी तरह से निर्भर हो जाएगा।

Y = \sqrt{1 - X^{2}}

$Y = \sqrt{1-X^2}$

X^{'} s

$X's$

X

$X$

Y

$Y$

— Glen_b

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मेरे पास कुछ उदाहरण हैं जिनका मैं उपयोग करना चाहता हूं।

80 के दशक में न्यूयॉर्क शहर में अपराध के कारण की जांच करते समय, जब वे शहर को साफ करने की कोशिश कर रहे थे, एक अकादमिक को गंभीर अपराध की राशि और सड़क विक्रेताओं द्वारा बेची जाने वाली आइसक्रीम की मात्रा के बीच एक मजबूत संबंध पाया गया! (कौन सा कारण है और कौन सा प्रभाव है?) जाहिर है, दोनों के कारण एक अप्राप्य चर था। समर्स तब होते हैं जब अपराध सबसे बड़ा होता है और जब सबसे ज्यादा आइसक्रीम बेची जाती है।
आपकी हथेली का आकार नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध है कि आप कितने समय तक जीवित रहेंगे (वास्तव में!)। वास्तव में, महिलाओं के पास छोटी हथेलियां होती हैं और लंबे समय तक रहती हैं।
[मेरा पसंदीदा] मैंने कुछ साल पहले एक अध्ययन के बारे में सुना, जिसमें पाया गया सोडा पीने वाले व्यक्ति की मात्रा सकारात्मक रूप से मोटापे की संभावना से संबंधित है।(मैंने खुद से कहा - इसका मतलब है कि यह मीठा सोडा पीने वाले लोगों के कारण होना चाहिए और उन सभी को खाली कैलोरी मिलना चाहिए।) कुछ दिनों बाद अधिक विवरण आया। बाहर। लगभग सभी सहसंबंध आहार शीतल पेय की बढ़ती खपत के कारण थे। (इसने मेरा सिद्धांत उड़ा दिया!) तो, किस तरह से कार्य-कारण है? क्या डाइट सॉफ्ट ड्रिंक्स वजन बढ़ाने का कारण बनती है, या वजन बढ़ने से डाइट सॉफ्ट ड्रिंक्स में अधिक खपत होती है? (इससे पहले कि आप यह निष्कर्ष निकालते हैं कि यह उत्तरार्द्ध है, अध्ययन देखें जहां चूहों के साथ एक नियंत्रित प्रयोगों ने समूह को दिखाया जो कि कृत्रिम स्वीटनर के साथ दही खिलाया गया था, उस समूह की तुलना में अधिक वजन प्राप्त किया जो सामान्य दही खिलाया गया था।) दो संदर्भ: पेय अधिक आहार सोडा। , अधिक वजन प्राप्त करें ;आहार सोडा मोटापे से जुड़ा हुआ है। मुझे लगता है कि वे अभी भी इसे सुलझाने की कोशिश कर रहे हैं।

— व्हीबर
स्रोत

4

पिछले एक इसे प्रस्तुत करने की तुलना में थोड़ा अधिक जटिल है, लेकिन मैं सोडा / आहार सोडा और मोटापे के बीच पाए जाने वाले अवलोकन संबंधी संघों से बहुत सहमत हूं, जिसे एक महत्वपूर्ण नजर से देखा जाना चाहिए। सैद्धांतिक रूप से कुछ लोगों ने यह माना है कि नकली चीनी / वसा के विकल्प के अन्य शारीरिक प्रभाव सरल कैलोरी सेवन से परे हैं। उदाहरण के लिए देखें चूहों और सिंथेटिक वसा (फ्रीकोनॉमिक्स ब्लॉग से लिया गया) पर यह प्रयोग ।

— एंडी डब्ल्यू

18

एक देश (जनसंख्या के लिए समायोजन) द्वारा जीता गया नोबेल पुरस्कारों की संख्या प्रति व्यक्ति चॉकलेट की खपत के साथ अच्छी तरह से संबंधित है। ( न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ मेडिसिन )

यहाँ छवि विवरण दर्ज करें

— हार्वे मोटुलस्की
स्रोत

2

+1 जब मैं

— NEJM से

5

स्वीडन से निकटता के साथ काफी अच्छी तरह से संबंध भी रखता है ..

— n

2

चॉकलेट की खपत (प्रति व्यक्ति) सीरियल हत्यारों की प्रति व्यक्ति संख्या के साथ भी महत्वपूर्ण रूप से संबद्ध है। replicatedtypo.com/…

— हार्वे मोटुलस्की

2

मैंने तीन नोबेल पुरस्कार विजेताओं से पूछा जिन्हें मैं (अस्पष्ट रूप से) जानता हूं, और तीनों ने कहा कि उन्होंने अपने अधिकांश सहयोगियों की तुलना में अधिक चॉकलेट खाया है। बेशक, ये उत्तर NEJM पेपर पढ़ने के बाद आए!

— हार्वे मोटुलस्की

4

@MattBagg इसे "समसामयिक नोट्स" के रूप में प्रकाशित किया गया था और जाहिर है इसे गंभीरता से नहीं लिया जाना चाहिए।

— पास्कल

12

हालाँकि यह कई तुलनाओं की समस्या का चित्रण है, लेकिन यह गुमराह करने वाले कार्य का एक अच्छा उदाहरण है:

रग्बी (वेल्स का धर्म) और कैथोलिक चर्च पर इसका प्रभाव: क्या पोप बेनेडिक्ट XVI को चिंतित होना चाहिए?

"हर बार जब वेल्स रग्बी भव्य स्लैम जीतता है, तो पोप की मृत्यु हो जाती है, 1978 को छोड़कर जब वेल्स वास्तव में अच्छे थे, और दो पोपों की मृत्यु हो गई।"

— साइमन बायरन
स्रोत

9

इस पोस्ट के दो पहलू हैं eroc propter hoc समस्या जिसे मैं कवर करना पसंद करता हूं: (i) रिवर्स एक्टीविटी और (ii) एंडोजेनिटी

"संभव" रिवर्स एक्टिविटी का एक उदाहरण: सोशल ड्रिंकिंग और कमाई - पीने वाले बेथनी एल पीटर्स और एडवर्ड स्ट्रिंगम (2006 के अनुसार अधिक पैसा कमाते हैं। "नो बूज़? यू मेय लूज़: ड्रिंकर्स थ्रू थ्रू डोंड्रिंकर," जर्नल ऑफ़ लेबर क्यों कमाते हैं? अनुसंधान, लेन-देन प्रकाशक, खंड 27 (3), पृष्ठ 411-421, जून)। या जो लोग अधिक पैसा कमाते हैं वे या तो अधिक पीते हैं क्योंकि उनके पास एक अधिक डिस्पोजेबल आय है या तनाव के कारण? यह माप त्रुटि, प्रतिक्रिया पूर्वाग्रह, कारण, आदि सहित सभी प्रकार के कारणों पर चर्चा करने के लिए एक शानदार पेपर है।

"संभव" एंडोजेनिटी का एक उदाहरण: माइनर इक्वेशन शिक्षा, अनुभव और चुकता द्वारा अर्जित आय की व्याख्या करता है। इस विषय पर एक लंबा साहित्य है। श्रमिक अर्थशास्त्री कमाई पर शिक्षा के कारण के संबंध का अनुमान लगाना चाहते हैं, लेकिन शायद शिक्षा अंतर्जात है क्योंकि "क्षमता" एक व्यक्ति की शिक्षा की मात्रा बढ़ा सकती है (इसे प्राप्त करने की लागत को कम करके) और कमाई में वृद्धि के बावजूद, चाहे जो भी हो शिक्षा का स्तर। इसका एक संभावित समाधान एक वाद्य चर हो सकता है। एंग्रीस्ट और पिस्चके की पुस्तक, ज्यादातर हार्मलेस इकोनोमेट्रिक्स इसमें शामिल हैं और विषयों को बहुत विस्तार और स्पष्टता से संबंधित करते हैं।

अन्य मूर्खतापूर्ण उदाहरण जिनके लिए मेरे पास कोई समर्थन नहीं है: - प्रति व्यक्ति टीवी की संख्या और मृत्यु दर की संख्या। तो आइए विकासशील देशों को टीवी भेजें। जाहिर है दोनों जीडीपी जैसी किसी चीज के लिए अंतर्जात हैं। - शार्क के हमलों और आइसक्रीम की बिक्री की संख्या। दोनों शायद तापमान के लिए अंतर्जात हैं?

मैं लंपट और मकड़ी के बारे में भयानक चुटकुला भी बताना पसंद करता हूं। एक लुटेरा अपने हाथ की हथेली में एक मकड़ी के साथ आश्रय के गलियारों को भटक रहा है। वह डॉक्टर को देखता है और कहता है, "देखो डॉक्टर, मैं मकड़ियों से बात कर सकता हूं। यह देखो। मकड़ी, बाएं जाओ!" मकड़ी विधिवत बाईं ओर ले जाती है। वह जारी है, "मकड़ी, दाएं चलते हैं।" मकड़ी फेरबदल करती है। उसकी हथेली का अधिकार। डॉक्टर जवाब देता है, "दिलचस्प है, शायद हमें अगले समूह सत्र में इस बारे में बात करनी चाहिए।" द लैंटिक रिटॉर्ट्स, "यह कुछ भी नहीं है डॉक्टर। यह देखो। "वह मकड़ी के प्रत्येक पैर को एक-एक करके खींचता है और फिर चिल्लाता है," मकड़ी, बाएं जाओ! "मकड़ी अपनी हथेली पर गतिहीन हो जाती है और लुनाटिक डॉक्टर के पास जाती है और निष्कर्ष निकालती है," यदि आप एक मकड़ी को खींच लेते हैं! पैर वह बहरा हो जाएगा।

— ग्राहम कुकसन
स्रोत

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सबसे अच्छी बात जो मुझे सिखाई गई है, वह है कि बर्फ की क्रीमों की संख्या और बिक्री बहुत अधिक सहसंबद्ध हो सकती है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि एक अन्य का कारण बनता है। मौसम अच्छा होने पर गर्मियों के महीनों में आइसक्रीम की मात्रा और बिक्री स्पष्ट रूप से अधिक होती है। तीसरा चर उर्फ अच्छा मौसम उनका कारण बनता है।

— TJM
स्रोत

6

'समुद्री डाकू के कारण ग्लोबल वार्मिंग' के सामान्यीकरण के रूप में: किसी भी दो मात्रा को चुनें जो समय के साथ बढ़ती या घटती रही है (और आपको कुछ सहसंबंध देखना चाहिए)।

— आंद्रे होल्जनर
स्रोत

6

आप Google Correlate पर कुछ मिनट बिता सकते हैं , और सभी प्रकार के शानदार सहसंबंधों के साथ आ सकते हैं।

— ज़ैक
स्रोत

1

हालांकि यह लिंक प्रश्न का उत्तर दे सकता है, लेकिन उत्तर के आवश्यक भागों को शामिल करना और संदर्भ के लिए लिंक प्रदान करना बेहतर है। लिंक-केवल उत्तर अमान्य हो सकते हैं यदि लिंक किए गए पृष्ठ बदल जाते हैं।

— गंग

1

@ क्या आप गंभीर हैं? लिंक एक आवेदन के लिए है, एक साधारण पृष्ठ पर नहीं है जो एक उत्तर का वर्णन करता है। यदि उपकरण अनुपलब्ध हो जाएगा, तो इसका उत्तर अमान्य हो जाएगा, क्योंकि उपकरण अनुपलब्ध (वर्तमान स्वरूप में) होगा।

— जेरोम बॉम

6

मैं अपने बीजगणित एक कक्षाओं में सहसंबंध बनाम कार्यवाहक सिखाने में छात्रों के साथ काम करता हूं। हम कई संभावित उदाहरणों की जांच करते हैं। मुझे फरवरी 2013 के गणित शिक्षक से उपयोगी होने के लिए बंडल्ड-अप बेबीज़ एंड डेंजरस आइसक्रीम: कोरिलेशन पज़लर्स लेख मिला। मुझे "गुप्त चर" के बारे में बात करने का विचार पसंद है। इसके अलावा यह कार्टून एक प्यारा वार्तालाप स्टार्टर है:

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हम कार्टून में स्वतंत्र और आश्रित चर की पहचान करते हैं और इस बारे में बात करते हैं कि क्या यह करणीय का उदाहरण है, यदि नहीं तो क्यों नहीं।

— गूँज
स्रोत

4

मैंने पढ़ा है (एक लंबे समय पहले) जन्म दर में गिरावट के बारे में एक दिलचस्प उदाहरण (या प्रजनन दर अगर आप उस उपाय को पसंद करते हैं) विशेष रूप से अमेरिका में, 1960 के दशक की शुरुआत में, क्योंकि परमाणु हथियारों का परीक्षण एक सर्वकालिक उच्च पर था (1961 में अब तक के सबसे बड़े परमाणु बम का यूएसएसआर में परीक्षण किया गया था)। बीसवीं शताब्दी के अंत तक दरें निरन्तर बनी रही जब अधिकांश काउंट्री ने अंततः ऐसा करना बंद कर दिया।

मुझे एक संदर्भ नहीं मिल रहा है जो इन आंकड़ों को मिलाता है, लेकिन इस विकिपीडिया लेख में देश द्वारा परमाणु हथियार परीक्षण संख्याओं के आंकड़े हैं।

निश्चित रूप से, 1960 के दशक की शुरुआत में गर्भनिरोधक गोली 'संयोगवश' की शुरूआत और वैधता के साथ जन्म दर के सहसंबंध को देखना बेहतर हो सकता है। (केवल पहले कुछ राज्यों में, फिर सभी विवाहित महिलाओं के लिए केवल कुछ राज्यों के लिए, फिर कुछ अविवाहितों के लिए, फिर बोर्ड में), लेकिन यहां तक कि केवल कारण का हिस्सा हो सकता है; समानता, आर्थिक परिवर्तन और अन्य कारकों के कई अन्य पहलू महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

— AdamV
स्रोत

दिलचस्प उदाहरण, क्योंकि यह दिखता है, पहली नज़र में, कई संभावित उदाहरणों के विपरीत, एक संभावित कारण और प्रभाव संबंध की तरह।

— बोसकेन

1

मुझे क्या पसंद है कि आप इस बारे में बहुत चर्चा कर सकते हैं कि क्या "प्रभाव" वास्तव में प्रजनन क्षमता को प्रभावित करने के लिए था (गर्भ धारण करने की क्षमता के एक चिकित्सा अर्थ में) या क्या यह सामाजिक था ("मैं एक बच्चे को इस बुरे में लाना नहीं चाहता हूं" विश्व")। फिर गोली के बारे में बम फेंक दें अगर कोई और इसे नहीं लाया है। और फिर इंगित करें कि यहां तक कि यह केवल एक संभव कारक हो सकता है और कुछ अन्य पर चर्चा कर सकता है।

— एडम जूल

4

अपने आप में एक सहसंबंध कभी भी एक कारण लिंक स्थापित नहीं कर सकता है । डेविड ह्यूम (1771-1776) ने बहुत प्रभावी ढंग से तर्क दिया कि हम विशुद्ध रूप से अनुभवजन्य साधनों के द्वारा कोआसिटी के कुछ ज्ञान प्राप्त नहीं कर सकते हैं । कांत ने इसे संबोधित करने का प्रयास किया, कांत के लिए विकिपीडिया पृष्ठ इसे काफी अच्छी तरह से जोड़ रहा है:

कांत खुद को साम्राज्यवादियों और तर्कवादियों के बीच एक समझौता मानते थे। अनुभववादियों का मानना था कि ज्ञान को केवल अनुभव के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, लेकिन तर्कवादियों ने कहा कि इस तरह का ज्ञान कार्टेशियन संदेह के लिए खुला है और केवल यही कारण हमें ज्ञान प्रदान करता है। कांत का तर्क है, हालांकि, यह अनुभव करने के लिए आवेदन किए बिना कारण का उपयोग करने से केवल भ्रम पैदा होगा, जबकि अनुभव विशुद्ध रूप से व्यक्तिपरक होगा जो पहले शुद्ध कारण के तहत निर्वाह किए बिना होगा।

दूसरे शब्दों में, ह्यूम हमें बताते हैं कि हम कभी नहीं जान सकते हैं कि एक संबंध केवल एक सहसंबंध को देखकर ही मौजूद है, लेकिन कांत का सुझाव है कि हम उन कारणों के बीच अंतर करने के लिए अपने कारण का उपयोग करने में सक्षम हो सकते हैं जो उन लोगों के लिए एक कारण लिंक नहीं करते हैं। मुझे नहीं लगता कि ह्यूम ने असहमति जताई होगी, जब तक किंत कुछ ज्ञान के बजाय प्रशंसनीयता के संदर्भ में लिख रहे थे।

संक्षेप में, एक सहसंबंध परिस्थितिजन्य साक्ष्य प्रदान करता है जो एक कारण लिंक से जुड़ा होता है, लेकिन साक्ष्य का वजन इसमें शामिल विशेष परिस्थितियों पर बहुत निर्भर करता है, और हम कभी भी निश्चित नहीं हो सकते हैं। हस्तक्षेपों के प्रभावों की भविष्यवाणी करने की क्षमता विश्वास हासिल करने का एक तरीका है (हम कुछ भी साबित नहीं कर सकते हैं, लेकिन हम पर्यवेक्षणीय सबूतों के आधार पर अस्वीकार कर सकते हैं, इसलिए हमारे पास कम से कम एक कारण लिंक के सिद्धांत को गलत साबित करने का प्रयास किया गया है)। एक सरल मॉडल के बारे में बताते हैं कि हमें एक सहसंबंध क्यों मनाया जाना चाहिए, जो अन्य प्रकार के साक्ष्यों को भी बताता है, एक और तरीका है जिससे हम अपने तर्क को लागू कर सकते हैं जैसा कि कांट का सुझाव है।

कैवेट एम्प्टर: यह पूरी तरह से संभव है कि मैंने दर्शन को गलत समझा है, हालांकि यह मामला है कि सहसंबंध कभी भी एक कारण लिंक का प्रमाण नहीं दे सकता है।

— डिक्रान मार्सुपियल
स्रोत

2

इसके लायक क्या है, वर्तमान शब्दावली में मुझे लगता है कि कांत को मुखर रूप में पढ़ना चाहिए, उदाहरण के लिए दूसरी सादृश्यता में, कि आप जो भी सहसंबंधों का पालन करते हैं, उन्हें उत्पन्न करने वाले कुछ कारण हैं। जहाँ तक मुझे पता है कि उसके पास संरचना की पहचान करने के लिए कोई विशेष तरीका नहीं था, लेकिन यह माना कि यह पूरी तरह से जुड़ा होना चाहिए (क्योंकि 'हर घटना का एक कारण होता है')। इस अर्थ में वह समकालीन है: कारण निष्कर्ष के लिए कारण धारणाओं के मिश्रण की आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए एक ग्राफ के माध्यम से व्यक्त किया गया है, और डेटा में नियमितता देखी गई है। और आप आम तौर पर न तो पहले भाग से बच सकते हैं और न ही इसे डेटा से प्रेरित कर सकते हैं

— conjugateprior

+1 अच्छी तरह से समझाया! हो सकता है कि मैं भी बेयसियन हूं, लेकिन मैं इस विचार से बहुत परेशान नहीं हूं कि हमें किसी भी कारण संबंध का कोई निश्चित ज्ञान नहीं हो सकता है ।

— डिक्रान मार्सुपियल

4

$x_t$ $y_t$ $y_t$ $x_{t-1}$ $y_t$ $x_{t-1}$

— user603
स्रोत

वास्तव में। En.wikipedia.org/wiki/Granger_causality देखें ।

— StasK

4

पश्चिम जर्मनी में नवजात शिशुओं की संख्या और स्टॉर्क के प्रजनन-जोड़े के बीच सहसंबंध को इंगित करने वाला मानक उद्धरण यौन शिक्षा के लिए एक नया पैरामीटर है , प्रकृति 332, 495 (07 अप्रैल 1988); डोई: 10.1038 / 332495a0

— जेम्स स्कॉट-ब्राउन
स्रोत

3

स्लोवेनियाई गांवों में पुरुषों में शुक्राणुओं की संख्या और भालू की संख्या (स्लोवेनिया में भी) एक नकारात्मक सहसंबंध दिखाती है। कुछ लोगों को यह बहुत चिंताजनक लगता है। मैं कोशिश करूँगा और अध्ययन करूँगा जिसने ऐसा किया।

— रोमन लुसत्रिक
स्रोत

3

मैं हाल ही में एक सम्मेलन में गया हूं और वक्ताओं में से एक ने इसे बहुत ही रोचक उदाहरण दिया (हालाँकि बात कुछ और बताने की थी):

अमेरिकी और अंग्रेजी बहुत अधिक वसा वाले भोजन खाते हैं। अमेरिका और ब्रिटेन में हृदय रोगों की उच्च दर है।
फ्रांसीसी बहुत अधिक वसा वाले भोजन खाते हैं, लेकिन उनके पास हृदय रोगों की दर कम है।
अमेरिकी और अंग्रेजी बहुत शराब पीते हैं। अमेरिका और ब्रिटेन में हृदय रोगों की उच्च दर है।
इटालियंस बहुत अधिक शराब पीते हैं लेकिन, फिर से, उन्हें हृदय रोगों की दर कम होती है।

निष्कर्ष? आप जो चाहें खाएं और पिएं। और अगर आप अंग्रेजी बोलते हैं तो आपको दिल का दौरा पड़ने की अधिक संभावना है!

— निको
स्रोत

3

यह पारिस्थितिक पतन का एक अच्छा उदाहरण है (यानी, समूह-स्तरीय डेटा से व्यक्तिगत-स्तर के बारे में निष्कर्ष निकालना)।

— जेरोमे एंग्लीम

3

यहाँ छवि विवरण दर्ज करें

यह कार्टून रोम XKCD भी अन्यत्र CrossValidated पर पोस्ट किया गया है।

— हार्वे मोटुलस्की
स्रोत

3

सहसंबंध का एक और उदाहरण जो मैंने उपयोग किया है वह है जैविक भोजन खाने वाले लोगों की संख्या में बड़ी वृद्धि और अमेरिका में ऑटिज्म से पीड़ित बच्चों की संख्या में वृद्धि वेब पर पैरोडी ग्राफ है - आत्मकेंद्रित जैविक खाद्य पैरोडी ग्राफ

— user61177
स्रोत

3

http://tylervigen.com/

यह एक टन सहसंबंध दिखाता है जिसका स्पष्ट रूप से कार्य-कारण से कोई लेना-देना नहीं है - या क्या आपके पास कोई अच्छा विचार है कि आयु के मिस अमेरिका के सहसंबंध का क्या कारण है, भाप, गर्म वाष्प और गर्म वस्तुओं द्वारा हत्याओं के साथ संबंध

??

— xyz
स्रोत

2

शिक्षण "सहसंबंध का मतलब कार्य-कारण नहीं है" वास्तव में किसी की मदद नहीं करता है क्योंकि दिन के अंत में सभी कटौतीत्मक तर्क सहसंबंध पर भाग में आधारित होते हैं।

कुछ न करना सीखने में मानव बहुत बुरा है।

लक्ष्य बल्कि रचनात्मक होना चाहिए: हमेशा अपनी शुरुआती मान्यताओं के विकल्पों के बारे में सोचें जो समान डेटा का उत्पादन कर सकते हैं।

— ईसाई
स्रोत

1

यह सवाल का जवाब नहीं देता है: शायद इसे एक टिप्पणी के रूप में समझा जाना चाहिए।

— व्हिबर

2

खैर मेरे प्रो। ने इनका उपयोग परिचयात्मक संभाव्यता वर्ग में किया:

1) जूता आकार पढ़ने की क्षमता के साथ सहसंबद्ध है

2) आइसक्रीम की बिक्री के साथ शार्क का हमला सहसंबद्ध है।

— श्रेय
स्रोत

2

आग बुझाने के लिए जितने अधिक दमकल वाहन भेजे गए, नुकसान उतना ही बड़ा।

— xmjx
स्रोत

1

एक उदाहरण के रूप में इसके साथ एकमात्र समस्या यह है कि स्पष्ट विपरीत कार्य है।

— naught101

1

मुझे लगता है कि एक बेहतर प्रतिमान कारण हो सकता है कि एक विश्वसनीय और अधिमानतः सिद्ध तंत्र से जुड़े सहसंबंध की आवश्यकता है। मुझे लगता है कि इस संदर्भ में थोपी गई बात का बहुत ही सहजता से इस्तेमाल किया जाना चाहिए, क्योंकि इसमें सुझाव के कई अर्थ हैं।

— रॉबर्ट जोन्स
स्रोत

1

स्टॉर्क का उदाहरण बॉक्स के पहले संस्करण (1978) के पेज 8 पर है, हंटर एंड हंटर की पुस्तक "सांख्यिकी के लिए प्रयोगकर्ता ..." (विली)। मुझे नहीं पता कि यह दूसरे संस्करण में है या नहीं। वे शहर को ओल्डेनबर्ग और 1930-1936 के समय की अवधि के रूप में पहचानते हैं।

वे Ornithologische Monatsberichte , 44 , No 2, Jahrgang, 1936, Berlin, और 48 , No 1, Jahrgang, 1940, बर्लिन, और Statistiches Jahrbuch Deutsche Gemeinden , 27-33, 1932-1938, गुस्ताव फिशर, जेना का संदर्भ देते हैं।

— एमिल फ्रीडमैन
स्रोत

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मैंने एक लेख में एक अजीब बात देखी।

बांग्लादेश में मक्खन का उत्पादन S & P 500 के साथ दस साल की अवधि में सबसे अधिक संबंध है।

— इस
स्रोत

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है ना? ग्राफ समय के साथ एसएंडपी दिखाता है। शीर्षक मक्खन और पनीर उत्पादन के बारे में बात करता है, जो ग्राफ पर दिखाई नहीं देते हैं। ???

— हार्वे मोटुलस्की

nerdsonwallstreet.typepad.com/my_weblog/files/…

— ThiS

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ठीक है, अब देखता हूं। ग्राफ कई प्रतिगमन मॉडल की भविष्यवाणी को दर्शाता है, जिसमें दिखाया गया है कि तीन मूर्खतापूर्ण चर सहित, समय के साथ SP500 में मॉडल की भविष्यवाणी में बदलाव करने का एक बहुत अच्छा काम करता है। यह एक से अधिक प्रतिगमन में ओवरफिटिंग का एक अच्छा उदाहरण है, और अप्रत्यक्ष रूप से पता चलता है कि सहसंबंध (या एक फैंसी मॉडल की बेहतर अच्छाई-फिट) का अर्थ नहीं है।

— हार्वे मोटुलस्की

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यहाँ एक सही है। और दुर्भाग्य से, यह एक महान शिक्षण बिंदु के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है क्योंकि न तो वाशिंगटन पोस्ट के कर्मचारी और न ही रोग नियंत्रण और रोकथाम केंद्र ज्ञान के किसी भी संकेत को प्रदर्शित करते हैं कि लेख द प्याज में एक व्यंग्य टुकड़ा होना चाहिए।

https://www.washingtonpost.com/health/trumps-presidency-may-be-making-latinos-sick/2019/07/19/4e89b9f0-a97f-11e9-9214-246e594de5d5_story.html?utm_term=.9dd329c2e837

— मार्क सी।
स्रोत

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कृपया लिंक के पीछे कही गई बातों को संक्षेप में बताएं, न कि केवल यह कि आप इसे गलत मानते हैं।

— 7

माफ़ करना। लेकिन मैंने सोचा कि यह एक आत्म-व्याख्यात्मक था।

— मार्क सी।

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लिंक स्रोत के संदर्भ के रूप में ठीक है, लेकिन आपको यह नहीं मानना चाहिए कि हर कोई वास्तव में इसे पढ़ सकता है (या बहुत परेशानी के बिना नहीं)। कृपया ध्यान रखें: ऐसे लिंक सड़ांध के बहुत अधिक विषय हैं, और सभी समाचार पत्र सभी भौगोलिक क्षेत्रों की सेवा नहीं करते हैं (जैसे कि अमेरिकी समाचार पत्र हैं जिन्होंने फैसला किया है कि यूरोपीय संघ जीडीपीआर का अनुपालन परेशान करने लायक नहीं है और इसके परिणामस्वरूप यूरोपीय संघ के आईपी पाठकों को ब्लॉक करेगा पता)।

— cbeleites

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किसी ने कहा, सहसंबंध का मतलब करणीय नहीं हो सकता है लेकिन यह निश्चित रूप से एक अच्छा संकेत हो सकता है :)

ठीक है मज़ा भाग को छोड़कर, वास्तव में क्या कारण है? क्या हम वास्तव में सुनिश्चित हैं कि समुद्री डाकू ग्लोबल वार्मिंग का कारण नहीं हैं?

प्रति-सहज, लेकिन क्या कारण के रूप में लिया जाता है और क्या प्रभाव के रूप में (एक सहसंबंध अध्ययन में यह स्पष्ट नहीं है)। बेशक कई बार दोनों सिर्फ आम कारण के प्रभाव हो सकते हैं (और इस तरह सहसंबद्ध)

यह सभी कारण निर्धारण की विधि को उबालता है।

यह कहावत का कारण (दंड का उद्देश्य) है:

क्षुद्र झूठ हैं। बड़े झूठ हैं और आंकड़े हैं।

— निकोस एम।
स्रोत