1楼：李快来
当讨论数据时，讲的最多的是数据的相关性，而希望得到的则是事件之间的因果联系
但事实往往是复杂的，统计数据有相关性并不意味着两个事件具有因果联系，而具有因果联系的两件事从统计数据上看有时也并不相关。
相关性是指两个或多个事物同时发生,具有关联,而因果性是指因为a所以b,两者具有明显的差异。
相关关系和因果关系的区别是什么
2楼：匿名用户
如果a和b相关，有至少五种可能性：
a导致b
b导致a
c导致a和b
a和b互为因果
小样本引起的巧合
3楼：
因果关系就是 先是有原因才有结果。如：你打一巴掌我（原因），我哭了（结果）。
相关有分正相关和负相关。正相关就是：你多了，我也多了；你少了我就少了。
但又不成正比函数。 负相关就是你多我少，你少我多。但又不成反不函数。
它总是在反比函数线附近波动
统计学中相关性和因果性到底是什么关系？有什么区别？
4楼：瀛洲烟雨
当讨论数据时，讲的最多的是数据的相关性，而希望得到的则是事件之间的因果联系；但事实往往是复杂的，统计数据有相关性并不意味着两个事件具有因果联系，而具有因果联系的两件事从统计数据上看有时也并不相关。
相关性是指两个或多个事物同时发生,具有关联,而因果性是指因为a所以b,两者具有明显的差异。
相关关系与因果关系的区别和联系
5楼：匿名用户
相关关系：就是一个事物与另外一个事物有关联就叫做相关关系.相关关系一般指某一事物不论是好的还是坏的,只要发生就一定与某些人或者物有关系.
包括任何的不确定因素成分存在都是和相关关系有直接或者间接的联系.这就叫做相关关系.
因果关系：就是有某些起因就会有某些结果发生.因果关系的起因有好的有不好的产生的结果也不一样.有好的结果也有不好的结果.
相关关系与因果关系的区别
6楼：
变量之间除了函数
关系（因果关系）之外，还有相关关系，但这种关系不能用函数关系精确的表达出来。
或者说函数关系（因果关系）中的两个变量之间（因和果）是一种确定性关系，例知正方形的面积和边长。 相关关系是一种非确定性关系，例如商品的销售额和广告费。
纯手工，楼主给个好评吧!！
7楼：百度用户
一个经典的例子:每年溺水儿童和雪糕销量成明显的正相关的关系,但是显然两者不存在因果关系.
其背后隐藏的因果是:天气--->溺水人数和天气--->雪糕销量.
8楼：百度用户
相关关系：就是一个事
物与另外一个事物有关联就叫做相关关系。相关关系一般指某一事物不论是好的还是坏的，只要发生就一定与某些人或者物有关系。包括任何的不确定因素成分存在都是和相关关系有直接或者间接的联系。
这就叫做相关关系。
因果关系：就是有某些起因就会有某些结果发生。因果关系的起因有好的有不好的产生的结果也不一样。有好的结果也有不好的结果。
统计学上,如何能得出因果关系的推断?
9楼：老虾米
统计学的根本特征就是抛弃事物的因果关系。不考虑事物变化的原因，因为有时影响事物的原因多得数不胜数，人们要从寻找原因入手没有办法。当然统计学也有假定的前提：
事物在相同的条件下表现的行为相同。
统计学得到的结果，只是提供一种事物发生的概然性。
爱因斯坦拒绝概然性，波尔坚持概然性，这是上个世纪著名的争论。现在看来似乎波尔的观点占上风。
10楼：梦想照耀青春
统计学不能得出因果关系，最有名的例子是海盗的消失和全球气候变暖成正相关，可是不能据此认为海盗的消失构成全球变暖的充分条件或必要条件或充分必要条件。
尤其对现在时髦起来的“大数据”，不能进行庸俗的解读，认为其可以提供因果结论。
11楼：匿名用户
进行适当的假设检验和相关性检验（根据数据类型不同，选择不同的方法）
商务统计学中什么叫因果关系?什么叫相关关系?什么叫回归关系?
12楼：
因果是假设检验吧 回归应该是根据点来找回归方程
相关 正相关负相关
相关关系往往不是因果关系,怎么识别因果关系,请举例 这是道论述题
13楼：匿名用户
因果关系与相关关系是说明事物之间联系的两种形式，也是经常被人们
混淆的两种关系。混淆因果关系与相关关系是一种常见的心理误区，尤其在投资实践中，因为误把相关关系当作因果关系而造成决策失误，招致投资损失的例子屡见不鲜。因此，为了从源头上消除这种心理误区，有必要正本清源，详细剖析这个问题。
所谓因果关系，简单地说，就是a→b。即事件a的发生导致事件b的发生。因果关系中最常见的是一因一果，另外还有一因多果，一果多因，多因多果等形式。
所谓相关关系，顾名思义，就是两种事件之间有关联。在统计学中，两个随机变量x、y之间的相关关系用相关系数ρxy来表示（∣ρxy∣≤1）。这里所说的随机变量，就是我们通常所说的事件的数学抽象。
若ρxy≠0，则称x与y相关：当ρxy> 0，称x与y正相关；当ρxy< 0时，称x与y负相关；特别地，当ρxy=1时，称x与y完全正相关；当ρxy=-1时，称x与y完全负相关；当ρxy=0时，称x与y不相关。
注意：完全正相关并不等于因果关系。
面对客观世界的种种不确定性，人们喜欢寻找原因，并将不确定性转化为确定性，尽管这种转化往往只是心理上的。这是千古不变的人性的弱点。
我们习惯于将相关关系转化为因果关系来解释周围的事物，而我们探索客观世界的因果关系也总是从相关关系开始的。懒惰者习惯于匆匆忙忙得出结论，而不是经过周密的思考和论证，这就容易导致出错。常见的错误主要有以下几种形式：
1、胡乱确定因果关系。
有个古老的谬误是：“如果b紧跟着a发生，那么a一定导致b。”
在这里，或许a是b的因，b是a之果，但更可能的情况是，a和b并不互为因果，而都是第三种因素的产物。
2、小样本错误。
这是一种数据“陷阱”。原因在于采样过少，即使分析和推理过程正确也不一定能得出正确的结论。
3、把相关关系当作因果关系。
许多情况下，变量之间只是存在着相关关系，但是否存在着因果关系仍旧是个未知数。因此，在明确变量之间确实存在因果关系之前，不宜匆忙下结论。
4、把相关关系当作决策依据。
对于复杂系统的决策问题，即使某种相关关系是真实的，并有真实的因果关系，我们仍不能凭此做出行为决策。**是个典型的例子，问题就在于系统的复杂性。
有关相关关系与因果关系的心理误区被广泛应用于有意无意、善意恶意的“欺骗”活动。最常见的**，是利用真实的相关关系来支持一个未经证实的因果关系，最典型的例子就是广告。
14楼：没有521的名字
因为我是学生，所以我要学习。因为、所以就是因果关系
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