DS korrelyatsiya va sababiyat
Korrelyatsiya sababiyatni anglatmaydi
Korrelyatsiya ikki o‘zgaruvchi o‘rtasidagi sonli bog‘liqlikni o‘lchaydi.
Yuqori korrelyatsiya koeffitsiyenti (1 ga yaqin) ikki o‘zgaruvchi o‘rtasida haqiqiy bog‘liqlik bor, degan qat’iy xulosaga kelishimiz mumkinligini anglatmaydi.
Klassik misol:
- Yozda plyajda muzqaymoq savdosi oshadi
- Bir vaqtning o‘zida cho‘kib ketish hodisalari ham ko‘payadi
Bu muzqaymoq savdosining oshishi cho‘kish hodisalari ko‘payishining bevosita sababi ekanini anglatadimi?
Pythonda plyaj misoli
Bu yerda siz sinab ko‘rishingiz uchun o‘ylab topilgan ma’lumotlar to‘plamini tuzdik:
Misol
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
Drowning_Accident = [20,40,60,80,100,120,140,160,180,200]
Ice_Cream_Sale = [20,40,60,80,100,120,140,160,180,200]
Drowning = {"Drowning_Accident": [20,40,60,80,100,120,140,160,180,200],
"Ice_Cream_Sale": [20,40,60,80,100,120,140,160,180,200]}
Drowning = pd.DataFrame(data=Drowning)
Drowning.plot(x="Ice_Cream_Sale", y="Drowning_Accident", kind="scatter")
plt.show()
correlation_beach = Drowning.corr()
print(correlation_beach)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Natija:
Korrelyatsiya va sababiyat - plyaj misoli
Boshqacha aytganda: cho‘kish hodisalarini bashorat qilish uchun muzqaymoq savdosidan foydalana olamizmi?
Javob — ehtimol, yo‘q.
Ehtimol, bu ikki o‘zgaruvchi bir-biri bilan tasodifan korrelyatsiyaga ega.
Unda cho‘kishga nima sabab bo‘ladi?
- Suzishni yaxshi bilmaydigan suzuvchilar
- To‘lqinlar
- Mushak tortishib qolishi
- Tutqanoq xurujlari bilan bog‘liq kasalliklar
- Nazoratning yo‘qligi
- Spirtli ichimliklar iste’moli (suiiste’moli)
- va hokazo.
Keling, fikrni teskarisiga aylantiramiz:
Past korrelyatsiya koeffitsiyenti (nolga yaqin) x dagi o‘zgarish y ga ta’sir qilmasligini anglatadimi?
Savolga qaytamiz:
- Past korrelyatsiya koeffitsiyenti sababli Average_Pulse Calorie_Burnage’ga ta’sir qilmaydi, degan xulosaga kela olamizmi?
Javob — yo‘q.
Korrelyatsiya va sababiyat o‘rtasida muhim farq bor:
- Korrelyatsiya — ma’lumotlar o‘zaro qanchalik yaqin bog‘liq ekanini o‘lchovchi son
- Sababiyat — x y ga sabab bo‘ladi, degan xulosa.
Maslahat: Bashorat qilayotganda sababiyat tushunchasi haqida doimo tanqidiy fikr yuriting!
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!