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相关性并不意味着因果关系！但这意味着什么？
相关性告诉我们什么？相关性后并不意味着因果关系！但这意味着什么？首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学进入数据科学领域，有一句话我们都听过；每个人都知道，无论老少：
“相关性并不意味着因果关系。”
这是一个朗朗上口的短语，你肯定说过一两次，甚至可能在别人说这句话时自信地点点头。特别是对于彼此不相关但暗示因果关系很有趣且有趣的数据集！
这里有两个非常有趣的事实：
现在，如果这就是您所掌握的全部信息……您应该得出什么结论？
吃披萨会让你数学更好吗？购买一副新太阳镜会导致鲨鱼袭击吗？
虽然想想很有趣，但这些问题的答案是“可能不是”。
然而，这些都是非常真实的例子：相关性。
现在值得问的问题是：如果相关性不等于因果关系，那么这意味着什么？
这就是事情变得模糊的地方。
因为我们倾向于将相关性视为一个模糊的概念，所以我们将其视为“它们有点相关”或“它们以某种方式一起移动”。但相关性不仅仅是一种感觉；而是一种感觉。它是对两个变量如何一起移动的精确数学测量。
让我们真正理解这个概念，而不是仅仅重复警告。一旦你这样做了，那些奇怪的例子就不再令人惊讶，而是开始变得有意义了。
那么，让我们开始吧！
什么是相关性？
当人们说两件事“相关”时，他们通常指以下三件事之一：
从表面上看，这三个都没有错，但它们缺少一些细微差别。
相关性不是一种氛围。这是一个测量！与任何测量一样，它回答了一个非常具体的问题。
退后一步，假设您收集有关学生学习时间和考试成绩的数据。
你绘制它，你会看到这样的东西：
y = x²