Korrelation ist keine Kausalität
Teil des Abschnitts Statistik für ML der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 33 von 64.
r erkennt nur gerade Linien. Hier wird y vollständig durch x bestimmt, und doch ist r gleich 0:
Die fallende Hälfte hebt die steigende Hälfte auf. Ein r nahe 0 bedeutet keine Gerade, nicht keinen Zusammenhang: Erstelle ein Diagramm, bevor du ein Merkmal entfernst.
Und ein weit entfernter Punkt kann einen starken r-Wert vortäuschen. Prüfe daher zuerst auf Ausreißer:
Schließlich beweist r niemals eine Ursache. Ältere Kinder haben größere Schuhe und lesen besser: Das Alter, eine verborgene dritte Variable, beeinflusst beides.
Aufgabe
MittelEin Teeladen testet seine Tassen: steep und taste für 9 Tassen (Ziehminuten, Bewertung), sugar und score für 10 weitere (Zuckerwürfel, Bewertung). Das Programm liest den Zuckerwert einer zusätzlichen Tasse ein, dann deren Bewertung.
- Gib das
rvon steep und taste aus. - Gib das
rvon sugar und score aus, dann mit der zusätzlichen Tasse.
Runde auf 2 Dezimalstellen und verwende die Beschriftungen wie unten. Für einen anderen Teeladen und eine zusätzliche Tasse mit 10, 2.0:
Steeping r: -0.05
Sugar r: -0.23
Sugar r with the extra cup: -0.88Probier es selbst
import numpy as np
# Ziehzeit in Minuten und Geschmacksbewertung von 9 Tassen
steep = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
taste = np.array([3.1, 5.0, 6.6, 7.7, 8.1, 7.6, 6.5, 5.1, 3.4])
# Würfelzucker und Geschmacksbewertung von 10 weiteren Tassen
sugar = np.array([0, 2, 1, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 1])
score = np.array([6.5, 5.8, 7.4, 6.1, 5.9, 7.0, 6.2, 6.8, 6.4, 5.7])
# Die zusätzliche Tasse
extra_sugar = float(input())
extra_score = float(input())
# Schreibe deinen Code unten
Teste dich selbstDiese Lektion enthält ein kurzes Quiz. Starte die Lektion, um es zu beantworten und deinen Fortschritt zu speichern.
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