Evet, bu örnek “korelasyona nedensellik” ile uyuyor. Sahibinin verileri dikkate değer bir korelasyon kanıtı olsa da, bu nedensellik sonucunu çıkaramaz çünkü bu rastgele bir deneme değildir. Bunun yerine, burada muhtemelen olan şey, bir evcil hayvan sahibi olmak isteyen ve bunu karşılayabilenlerin, evcil hayvan sahibi olan insanlar olduğudur. Evcil hayvan sahibi olma isteği daha sonra onların mutluluğunu haklı çıkarır ve evcil hayvanı satın alma kabiliyeti muhtemelen finansal olarak bağımsız olduklarını, muhtemelen büyük borçları, ölümcül hastalıkları vb. Olmadığını gösterir.
Bir evcil hayvan kedisine sahip olmanın depresyonu tedavi edebileceğinin makul olmasına rağmen, bu verinin sahibinden kanıtı yoktur. Kanıtı, Apple’ın iPhone’un mutluluğa neden olduğu iddiası kadar iyidir.
İstatistikte "korelasyon-nedensellik" ne demektir?
Korelasyon: iki değişken birlikte değişme eğilimindedir. Olumlu bir korelasyon için, eğer bir değişken artarsa, diğeri de verilen verilerde artar. Sebep: bir değişken başka bir değişkende değişikliklere neden olur. Önemli fark: Korelasyon sadece bir tesadüf olabilir. Ya da belki bazı üçüncü değişken ikisini değiştiriyor. Örneğin: "Ayakkabı giyecek uyku" ile "baş ağrısı ile uyanma" arasında bir ilişki vardır. Ancak bu ilişki nedensel değildir, çünkü bu tesadüfün asıl nedeni (çok fazla) alkoldür.
Heisenberg Belirsizlik İlkesine bir örnek nedir?
Elektronun momentumu ve konumu gibi, örneğin elektron, ışığın yakın hızına yakın bir yerde dönüyor… bu nedenle, bir gözlemci için, elektronun momentumunu hesaplarsa, elektronun zamanının nedeninden emin olamayacağını Işığın geri dönmesi zaman alır ... ileri doğru hareket edin. Elektronun konumunu sabitleyebiliyorsa, momentumu doğru olarak belirleyemez, bir sonraki anda elektronun yönü değişti.
Tablodaki verilere hangi ikinci dereceden denklem uyuyor? A. y = -x ^ 2- x - 3 B. y = x ^ 2 - x + 3 C. y = x ^ 2 -x - 3 D. y = x ^ 2 + x +3
"Cevap B" "İlk önce sabiti görmek için x = 0 değerine bakın." "Sabit 3, bu nedenle yalnızca B veya D olabilir." "Öyleyse, -x veya + x olup olmadığını belirlemek için başka bir değere bakın." “Görüyoruz ki -x. => Cevap B.” “Burada regresyon analizi yapmaya gerek yok, sadece basit cebir.”