Всё усложняется, когда в игру вступают так называемые «скрытые переменные» или confounders — факторы, о существовании которых мы не знаем, но которые влияют на наши параметры. Скажем, потребление маргарина и количество разводов в стране сами по себе едва ли созависимы — и тем не менее они оба могут быть обусловлены, например, уровнем благосостояния населения.
🔥 Классные иллюстрации к этому явлению делают авторы портала Spurious Correlations. Ребята собирают разные статистические данные, а потом ищут среди них самые абсурдные пары с мнимой связью. Оба примера выше — как раз оттуда.
Круче всего то, что вы тоже можете отправиться на поиски закономерностей: нужно выбрать только один массив — система сама подскажет, что можно поставить ему в пару.
Когда будете исследовать графики, обратите внимание, как ваш мозг пытается обосновать любую (даже заведомо ложную) корреляцию: «Неужели люди и правда тонут из-за фильмов с Николасом Кейджем…»
Это ловушка! Ведь помимо первого правила клуба аналитиков — «Никому не рассказывать о клубе аналитиков», есть и второе — «Correlation is not causation».
🔥 Классные иллюстрации к этому явлению делают авторы портала Spurious Correlations. Ребята собирают разные статистические данные, а потом ищут среди них самые абсурдные пары с мнимой связью. Оба примера выше — как раз оттуда.
Круче всего то, что вы тоже можете отправиться на поиски закономерностей: нужно выбрать только один массив — система сама подскажет, что можно поставить ему в пару.
Когда будете исследовать графики, обратите внимание, как ваш мозг пытается обосновать любую (даже заведомо ложную) корреляцию: «Неужели люди и правда тонут из-за фильмов с Николасом Кейджем…»
Это ловушка! Ведь помимо первого правила клуба аналитиков — «Никому не рассказывать о клубе аналитиков», есть и второе — «Correlation is not causation».