מתאם אינו סיבתיות
חלק מהיחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 33 מתוך 64.
r מזהה רק קווים ישרים. כאן y נקבע לחלוטין על ידי x, ובכל זאת r הוא 0:
החצי היורד מבטל את החצי העולה. ערך r שקרוב ל־0 פירושו שאין קו ישר, לא שאין קשר: שרטטו לפני שאתם מסירים מאפיין.
ונקודה רחוקה אחת יכולה ליצור רושם שיש r חזק, לכן בדקו קודם אם יש נקודות חריגות:
לבסוף, r לעולם אינו מוכיח סיבה. לילדים גדולים יותר יש נעליים גדולות יותר והם קוראים טוב יותר: הגיל, משתנה שלישי חבוי, משפיע על שניהם.
אתגר
בינוניחנות תה בודקת את הכוסות שלה: steep ו-taste עבור 9 כוסות (דקות חליטה, ציון), sugar ו-score עבור 10 כוסות אחרות (קוביות סוכר, ציון). התוכנית קוראת את כמות הסוכר בכוס נוספת אחת, ואז את הציון שלה.
- הדפיסו את
rשל steep ו-taste. - הדפיסו את
rשל sugar ו-score, ואז עם הוספת הכוס הנוספת.
עגלו ל-2 ספרות אחרי הנקודה העשרונית, עם התוויות שמופיעות למטה. עבור חנות אחרת וכוס נוספת עם 10, 2.0:
Steeping r: -0.05
Sugar r: -0.23
Sugar r with the extra cup: -0.88נסו בעצמכם
import numpy as np
# זמן החליטה בדקות וציון הטעם של 9 כוסות
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])
# מספר קוביות הסוכר וציון הטעם של 10 כוסות נוספות
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])
# הכוס הנוספת
extra_sugar = float(input())
extra_score = float(input())
# כתבו את הקוד שלכם למטה
השיעור הזה כולל חידון קצר. התחילו את השיעור כדי לענות עליו ולעקוב אחרי ההתקדמות.
כל השיעורים ביחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה
1מרכז ופיזור
ממוצע וחציוןאחוזונים ורבעוניםשונות וסטיית תקןמדגם או אוכלוסייה?הערך השכיח ביותרסיכום: זמני משלוח4מדגמים ואוכלוסיות
אוכלוסייה ומדגםממוצעי מדגמים משתניםהתפלגות הדגימהמדגמים גדולים יותר, פחות רעשסיכום: סקר בעיירה5ערכים חריגים
תרשימי קופסהכלל הטווח הבין־רבעוני (IQR)כלל ציון Zטיפול בערכים חריגיםסיכום: תקלות בחיישניםתרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין