@ublftbo @kamezonia 思い切り別の所への反応ですが(^^; 「偽相関」のとこで、「当然ながら両者には相関関係も因果関係もない。」ってありますけど、これって多分、「相関関係はあるが因果関係はない」ですよね？ 2010-08-18 19:58:16 亀＠渋研X（リハビリ中） @kamezonia ありゃ。そうなの？ 勉強し直します。RT @ublftbo: @kamezonia 思い切り別の所への反応ですが(^^; 「偽相関」のとこで、「当然ながら両者には相関関係も因果関係もない。」ってありますけど、これって多分、「相関関係はあるが因果関係はない」ですよね？ 2010-08-18 19:59:20
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統計的消去で擬似相関を見抜こう！ - ほくそ笑む したがって、年齢と算数能力は、真の相関関係にあると言えます。 強調は私が施しました。 うーん、違和感があるのですよね。真のという所に。真の相関関係とはどのような概念なのでしょうか。あるいは、真で無い相関関係とは。 ある2変数に関連があった時に、その2変数両方に関連していそうな変数の影響をパーシャルアウトしたら関連が消える場合、それを疑似相関と呼ぶ。まあこれは、教科書的な、よくある説明です（私はそのような表現はしませんけれども）。 では、それを踏まえると、真の相関関係というのは、他に関連しているであろう変数の影響を悉く除去しても見いだせる相関関係、となるのでしょうか。でも、影響を与えていそうな要因というのは、未知のものも含め、数え切れないほどある訳ですよね。 もしそれが可能だとして、他の影響を除去し切った時に現れる関連というのは、因果関係とは
今日は初心者向け記事です。 はじめに ある範囲の年齢の小学生32人を無作為に選び、算数のテストを受けてもらい、さらにその身長を測定しました。 身長に対する算数の点数のグラフは次のようになりました。 なんと、身長の高い子供の方が、算数の点数が高いという結果になりました！ 身長が算数の能力に関係しているなんて、すごい発見です！ しかしながら、結論から言うと、この結果は間違っています。 なぜなら、抽出したのは「ある範囲の年齢の小学生」であり、年齢の高い子も低い子も含まれているからです。 年齢が高いほど算数能力は高くなり、年齢が高いほど身長も高くなることは容易に推測できます。 この関係を図で表すと次のようになります。 つまり、年齢と算数能力に相関があり、年齢と身長にも相関があるため、身長と算数能力にも見かけ上の相関が見えているのです。 このような相関を擬似相関と言います。 統計解析では、このような
「ビッグデータ」がもたらす「因果関係」から「相関関係」へのシフト—理由なんてどうでもいいんです - ihayato.書店 | ihayato.書店 今一つ主張が解らない、と言うよりは、そもそもそれぞれの言葉の指す意味が判然としない感じです。その言葉というのは、 相関関係 因果関係 理由 結論 原因 こういったものですね。 リンク先は書評エントリーですから、どういう事が本で書かれていて、どのような認識を書評の書き手が持っているのか、というのは切り分けておく必要があると思いますが、引用文（つまり本に書かれている事）を見ても、ちょっとピンとこないものがあります。 たとえば、「オレンジジュースとアスピリンの組み合わせで癌が治る」というのが、相関関係を見出した例として出されていますが、これは、○○によって××が起こる、という言明ですから、因果関係を示す表現ではないかと思うのですが、どうでしょうか。こ
「〜の変化は…でＸ割説明がつく」という言い回し - 発声練習 ピアソンの積率相関係数を割合や確率として扱うのは論外ではないかと思いますが、それは措いて、決定係数（寄与率）に関して、説明出来るとか説明がつくといった表現は、結構見るように思います。 そこで、手許にある統計の本を参照して、この用語がどのように解説されているかを引用してみます。自分の知識の整理にもなりますし。 尚、引用文中にある決定係数の数式は省略し、<数式>と書きます。 ※強調は原文のまま 工学・品質管理・実験計画系 F検定によって，有意性を検定するだけでなく，要因によるばらつきが，全体の変動Srのどのくらいを占めているかを調べることがある。それには，寄与率を求めればよい。 例えば，<数式> したがって，全体のばらつきの43.4%を成形温度という要因で説明できることがわかる。 谷津『すぐに役立つ実験の計画と解析 基礎編』（P56
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
3. 今回のもくじ イントロ -『相関と因果』再訪 基礎編 - 因果概念の変遷： 心の習慣 から 反事実 へ - 因果と確率論を繋ぐ：Pearlのdo演算子 実務編 - 重回帰とは因果構造分解酵素である - バックドア基準による変数選択 考察 - 因果推論の不可能性, モデル選択の３視点 4. 相関と因果は一致しない 86 女 性 84 の 平 82 均 寿 80 命 78 （歳） 30 34 38 NHKの放送受信契約数（百万） http://www.stat.go.jp/data/nihon/02.htm 元データ→ http://pid.nhk.or.jp/jushinryo/know/pdf/toukei2010.pdf 5. 相関と因果は一致しない 86 p < 0.00000002 女 2 性 84 R = 0.99 の 平 82 均 寿 80 命 78 （歳） 30 34 3
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