অনেক পরিসংখ্যানবিদদের একটি পোষ্য প্রবাদটি হচ্ছে "সহবাসটি কারণকে বোঝায় না।" এটি অবশ্যই সত্য, তবে একটি জিনিস যা এখানে বোঝাচ্ছে তা হ'ল পারস্পরিক সম্পর্কের খুব কম বা কোনও মূল্য নেই। এটা কি সত্য? দুটি ভেরিয়েবল পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত কিনা তা জানা কি বেহুদা?
আমি ভাবতে পারি না যে ঘটনাটি ঘটেছে। আমি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বিশ্লেষণ সঙ্গে ভয়ঙ্করভাবে পরিচিত নই, কিন্তু মনে হচ্ছে যে যদি Xএকটি predictor হয় Y, এটা ভবিষ্যৎ মান পূর্বাভাসের মধ্যে দরকারী হবে Yউপর ভিত্তি করে X, কার্যকারণ নির্বিশেষে।
আমি কি পারস্পরিক সম্পর্কের মান দেখতে ভুল? এবং যদি তা না হয় তবে কোন পরিস্থিতিতে কোনও পরিসংখ্যানবিদ বা ডেটা বিজ্ঞানী কোনও কারণ ছাড়াই পারস্পরিক সম্পর্ক ব্যবহার করতে পারেন?
5
আমার মতে, "কার্যকারণটি পারস্পরিক সম্পর্ককে বোঝায় না" এই বাক্যটি প্রায়শই বোঝাতে ব্যবহৃত হয় যে পরিসংখ্যানকে সর্বদা বিশ্বাস করা উচিত নয় (সত্য, তবে সবসময় কার্যকারণের অভাবে নয়)। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ কেন ভুল তা উল্লেখ করে লোকেরা এই শব্দগুচ্ছটি ফেলে রাখলে আমি খুব উত্তেজিত হয়ে যাই। উদাহরণস্বরূপ, facebook.com/notes/mike-develin/debunking-princeton/… একটি ভয়ানক বিশ্লেষণ এবং একটি ভয়ানক বিশ্লেষণের একটি ভয়াবহ আত্মপ্রকাশ উভয়ের দুর্দান্ত উদাহরণ।
—
ক্লিফ এবি
উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আপনি যদি দেখতে পান যে কোনও নির্দিষ্ট শহরে বাস করা প্রাথমিক মৃত্যুর সাথে সম্পর্কযুক্ত। আপনি এই সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারবেন না যে সেই শহরে বসবাস করলে তাড়াতাড়ি মৃত্যুর কারণ হয় না, নাগরিকদের সেই শহর থেকে বেরিয়ে আসা তাদের দীর্ঘায়ুতে সহায়তা করতে পারে। (কোনও কারণে এই শহরটি অসুস্থ লোকদের কাছে আকর্ষণীয়। আপনি.
—
নেট এল্ডারেজ
ইংল্যান্ডের দক্ষিণে @ নেটএলড্রেজে আরও বেশি লোক মারা যায়। কারণ লোকেরা সেখানে অবসর নেয়।
—
ট্রিগ
অনুপস্থিতি পারস্পরিক সম্পর্কের তর্কসাপেক্ষে আরো অর্থ বহন করে।
—
রাফেল