谢邀。刚休假回来忙着加班就看到这么有 bigger 的问题,怎么能不怒答一发。
来点入门的吧(因为我就是入门水平啊)
错把相关性当成因果性 correlation vs. causation经典的冰淇凌销量和游泳溺水人数成正比的数据,这并不能说明冰淇凌销量的增加会导致更多的人溺水,而只能说明二者相关,比如因为天热所以二者数量都增加了。这个例子比较明显,说起来可能会有人觉得怎么会有人犯这样的错误,然而在实际生活、学习、工作中,时不时的就会有人犯这样的错误。
举个栗子
数据显示,当科比出手10-19次时,湖人的胜率是71.5%;当科比出手20-29次时,湖人的胜率骤降到60.8%;而当科比出手30次或者更多时,湖人的胜率只有41.7%。根据这组数据,为了赢球,科比应该少出手?并不一定如此。有可能科比出手少的时候是因为队友状态好,并不需要他出手太多。也有可能是因为球队早早领先,垃圾时间太多。而出手太多的比赛是因为比赛艰难或者队友状态不好,需要他挺身而出。当然,以上也只是可能之一,具体是什么情况光靠这组数据并不能得出任何结论。
图片来源:http://www.statisticshowto.com/wp-content/uploads/2014/12/correlation.png
-- 声明:非科比粉,路人偏黑。
幸存者偏差 survivorship bias数据分析中看到的样本是“幸存了某些经历”才被观察到的,进而导致结论不正确。
比如比尔盖茨、乔布斯、扎克伯格都没有念完大学,所以大家都应该退学去创业。这一结论的最大问题在于那些退学而又没有成功的例子,很多时候我们是看不到的。另一方面,他们是因为牛逼才退学,而不是退学才牛逼的,看,相关性/因果性真是限魂不散。
再比如 Uber 发现新用户有10块钱优惠券,但是平均评价却只有3星。相反,第二次再用的时候没有优惠券了,评价却高达4星半。这说明,不给优惠券用户评价会更高,果然用户虽然爱用优惠券,但内心还是觉得便宜没好东西的?很明显,幸存者偏差在这个例子里体现在那些打一星二星评价的用户,之后可能就没有第二次了。更明显的,这个例子是我瞎扯的。
图片来源:http://66.media.tumblr.com/3a600f05e67d4995557ccb788e7db97b/