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解说得很好！言简意赅。又有深度。没有一句废话。👍
好幸運能找到這位老師。大感謝！
謝謝博士分享,題外話: Kai博士真的很帥 😆
怎样判断是随机相关性还是因果性？求大佬指教
第二个例子 1:30 左右，人均奶酪消费量vs每年被床单缠死的人这个的相关性，并非来自巧合。因为这个数据在奶酪消费普遍的国家，有人均奶酪消费量 与 整体人口数量 相关每年被床单缠死的人 与 整体人口数量 相关因此，很容易得到 人均奶酪消费量 与 每年被床单缠死的人 相关。实际第三个例子也都是因为两个数据和 整体人口数量相关两个数据没有因果关系，但两个数据的相关性，是100%有的。不是虚假的解读。
宝藏频道!
啊？2008席卷全球的金融危机和统计模型有什么关系？还有有什么帮助减少偏差的工具啊，说好奇了，想听
说的很好谢谢！！！
大佬做一套课程呗，或者更快点，国内硕博等你拯救呢
想入门概率和统计学，能否推荐一本书？谢谢！
很多論文將統計相關直接當成因果關係😢
继续啊，加油啊。第二节的内容，可以放一些异动参考资料。
感谢
2:55 展开讨论 谢谢
极品帅哥
如果所背景音乐去掉的话可能会更好。
想看SPSS的各种相关分析
基准利率上升A股升：中国经济复苏给予了美国加息的底气。基准利率上升A股跌：美元走强，资本回流。炒股就是要正反都能吃
聽地雲裡霧裡，最後發現是費馬定理。
还有一个误区：对不符合正态分布的数据使用回归分析！
这个脸秒杀很多主持和明星 帅 声音好听 还聪明 ！ 离谱
你好，发认为你这个视频中，可能存在一定的概念混淆。比如，相关性和因果性。本视频中的很多例子，实际存在相关性，但不存在因果性，或者说者两个数据无法简单的互相影响。比如：人均奶酪消费量vs每年被床单缠死的人这个的相关性，并非来自巧合。因为这个数据在奶酪消费普遍的国家，有人均奶酪消费量 与 整体人口数量 相关每年被床单缠死的人 与 整体人口数量 相关因此，很容易得到 人均奶酪消费量 与 每年被床单缠死的人 相关。但，者两个的因果性，或是说能否对另外一个数据产生影响，那是明显没有的。所有，如果将本视频的“相关性”，全部替换为“因果性”等词，那么就没有任何问题了
切，好吧，这回讲的还行吧
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人均奶酪消费量 与 整体人口数量 相关
每年被床单缠死的人 与 整体人口数量 相关
因此，很容易得到 人均奶酪消费量 与 每年被床单缠死的人 相关。
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本视频中的很多例子，实际存在相关性，但不存在因果性，或者说者两个数据无法简单的互相影响。
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这个的相关性，并非来自巧合。
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人均奶酪消费量 与 整体人口数量 相关
每年被床单缠死的人 与 整体人口数量 相关
因此，很容易得到 人均奶酪消费量 与 每年被床单缠死的人 相关。
但，者两个的因果性，或是说能否对另外一个数据产生影响，那是明显没有的。
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