统计学中相关性和因果性到底是什么关系?有什么区别?
先举个例子吧，假设我们拿到一组数据，冰淇淋的销量和啤酒的销量正相关，这就是相关性。但是很快发现二者都是随气温变化的，二者没有因果关系。过了几天，世界杯开幕了，导致啤酒销量上升，这个时候如果把相关性当成因果性，判断冰淇淋销量也会上升，那就可能会造成损失了。
因果 是相关的一种，但其要求更为 严格 ，它比相关要携带多一个属性——必然性，也就是说，有因必有果，有A必有B。如果A事件与B事件之间是因果关系，那么两者必然是相关的；但如果A事件与B事件之间只是相关，则两者之间未必就会存在因果。举个例子，对水加热到100摄氏度，水就会沸腾。
因果关系是A可能导致B，相关性关系是，A与B在某些方面或者某种程度上有关联。在逻辑上，这是有区别的。举例，好比你考上了清华大学，是否注定以后就必然是科学家？这只能说，可能你会成为科学家，但并不是因果必然，而只能说相关。
在统计学的应用。在统计学中，correlation 通常用于描述两个或多个变量之间的关系强弱及方向。它通过计算相关系数来衡量变量之间的相关性。变量之间的相关性。相关系数的取值范围在 -1 到 1 之间，其中 1 表示正向完全相关，-1 表示负向完全相关，0 表示无相关性。
而相关性是统计学上的一个概念，是指一个变量变化的同时，另一个因素也会伴随发生变化，但不能确定一个变量变化是不是另一个变量变化的原因。比如天气冷和下雪通常一起发生，说明两者有很强的相关性，但不能肯定是谁导致了谁，所以不确定两者是够有因果关系。
目前利用大数据无法分析有效支持的是什么
1、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、Value（价值）、真实性（Veracity）。
2、大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。
3、我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成形成信息孤岛，因此在大数据融合领域一方面要加强海量异构数据建模与融合，海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。
4、积极用好大数据技术来支撑交通运输行业科学决策。交通运输部正在推进开展行业信息资源整合，同时也与互联网企业开展合作，利用定位大数据和智能化分析技术，成为科学决策的技术支撑。不过，大数据虽然支撑着智能交通的前行，但其发展道路上难免要历经磨难，从目前来看主要存在五个问题。
03|更好:不是因果关系,而是相关关系
1、【正确】变量之间存在着密切的联系但又不是严格的、确定的关系称为相关关系；而因果关系是严格的、确定的关系。
2、在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：更多：不是随机样本，而是全体数据；更杂：不是精确性，而是混杂性；更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。
3、相关程度和方向区别：相关分析测定相关程度和方向，回归分析用回归模型进行预测和控制。两个变量之间存在相关关系，不一定说明两者之间存在着因果关系。因果关系，是指一个变量的存在一定会导致另一个变量的产生。
用户评论