что значит коррелировать между собой
Коррелирует или коррелируется?
В литературе, особенно естественнонаучной, широко употребляется глагольное производное от очень важного и очень значимого слова «корреляция».
Весьма показательной в этом отношении можно считать, к примеру, сравнительно недавнюю статью известного московского биолога Александра Маркова «Гены, способствующие получению хорошего образования, отсеиваются отбором» (http://elementy.ru/novosti_nauki/432918), в тексте которой это производное использовано, по моим подсчетам, 9 раз.
Но как же, все-таки, будет правильно: некая условная величина А коррелирует с некой условной величиной В или же коррелируется с ней?
Многие (если не все), по устоявшейся традиции, пишут коррелирует. В их числе и упомянутый автор: «образование, как правило, отрицательно коррелирует с дарвиновской приспособленностью: образованные люди хуже размножаются»; «интеллект положительно коррелирует с физическим здоровьем». И т.д., по тексту упомянутой статьи.
Со своим вопросом я обратился к одному профессиональному лингвисту (доктору наук, заведующему кафедрой). И вот что мне он ответил:
— Можно и так, и сяк. Лично мне привычнее форма коррелировать (соотноситься, быть взаимосвязанным). Вот пример из «Толкового словаря иноязычных слов» Л.П. Крысина: «Увеличение числа сердечных заболеваний коррелирует с усилением солнечной активности» – М., 2007. С. 400).
Однако современные лексикографические издания допускают и коррелироваться с чем-либо. Об этом см. вопросы № 272754 и № 223538:
Надо сказать, ответ специалиста меня несколько озадачил.
Ведь коррелировать и коррелироваться – не одно и то же. Мы имеем здесь два разных значения (понятия). Коррелировать – это, по сути дела, производить (делать, осуществлять) корреляцию. Но где же мы видим такого рода произведение (делание, осуществление), хотя бы даже по какому-то одному конкретному примеру данного словоупотребления? Совсем иной получается смысл, когда к слову прибавляется частица «ся» – коррелироваться (возвратная форма глагола). Это (и только это) означает само соотношение, соответствие чего-либо между собой (то есть собственно корреляцию).
Если уж «соотноситьСЯ» с чем-то – тогда уж точно и коррелироватьСЯ с ним. Не правда ли?
Отсюда мне непонятна не только правомерность отождествления семантически разных терминов – коррелировать и коррелироваться. Но и непонятен тот факт, что, несомненно, правильное словоупотребление (коррелироваться) оказалось в литературной практике как бы на задворках, или как бы в тени сомнительного, но в то же время доминирующего слова (коррелировать). Сказано же было лингвистом: «современные лексикографические издания допускают и коррелироваться с чем-либо». Ишь ты, допускают! Но, как говорится, и на том спасибо.)
Такая непоследовательность и путаница (более чем странная) приводит к мысли о том, что русская лингвистика изначально (после Ж. Кювье, который впервые ввел в научный оборот термин «корреляция» в XVIII веке применительно к палеонтологии, и Ф. Гальтона, который первым стал использовать этот термин в статистике в конце XIX века) некритически и без должного анализа отнеслась к новому иностранному слову и пошла по ложному пути использования некорректного (но, видимо, более удобного для произношения и написания) его производного коррелирует вместо корректного коррелируется. В данном случае практика (как это иногда бывает) опередила теорию, Но, увы, в неверном направлении.
Когда же русская литература (особенно естественнонаучная) переполнилась этой лексической псевдоконструкцией, законодателям от лингвистики ничего не осталось (так сказать, для спасения чести мундира) как притягивать за уши не выдерживающие элементарной критики обоснования ее правомерности. А робкое допущение (разрешение!) употреблять наряду и наравне с коррелировать слово коррелироваться (единственно корректное!) лишь подчеркивает неловкость (если не сказать большего) ситуации, создавшейся в русской лингвистике и ставшей уже, к сожалению, историческим фактом.
Что означает понятие корреляции простыми словами?
Все в мире взаимосвязано. Каждый человек на уровне интуиции пытается найти взаимосвязи между явлениями, чтобы иметь возможность влиять на них и управлять ними. Понятие, которое отражает эту взаимосвязь, называется корреляцией. Что она означает простыми словами?
Понятие корреляции
Корреляция (от латинского «correlatio» – соотношение, взаимосвязь) – математический термин, который означает меру статистической вероятностной зависимости между случайными величинами (переменными).
Пример: возьмем два вида взаимосвязи:
Примерами взаимосвязи между природными явлениями являются: цепочка питания в природе, организм человека, который состоит из систем органов, взаимосвязанных между собой и функционирующих как единое целое.
Каждый день мы сталкиваемся с корреляционной зависимостью в повседневной жизни: между погодой и хорошим настроением, правильной формулировкой целей и их достижением, положительным настроем и везением, ощущением счастья и финансовым благополучием. Но мы ищем связи, опираясь не на математические расчеты, а на мифы, интуицию, суеверия, досужие домыслы. Эти явления очень сложно перевести на математический язык, выразить в цифрах, измерить. Другое дело, когда мы анализируем явления, которые можно просчитать, представить в виде цифр. В таком случае мы можем определить корреляцию с помощью коэффициента корреляции (r), отражающего силу, степень, тесноту и направление корреляционной связи между случайными переменными.
Сильная корреляция между случайными величинами – свидетельство наличия некоторой статистической связи конкретно между этими явлениями, но эта связь не может переноситься на эти же явления, но для другой ситуации. Часто исследователи, получив в расчетах значительную корреляцию между двумя переменными, основываясь на простоте корреляционного анализа, делают ложные интуитивные предположения о существовании причинно-следственных взаимосвязей между признаками, забывая о том, что коэффициент корреляции носит вероятностный характер.
Пример: количество травмированных во время гололеда и число ДТП среди автотранспорта. Эти величины будут коррелировать между собой, хотя они абсолютно не взаимосвязаны между собой, а имеют только связь с общей причиной этих случайных событий – гололедицей. Если же анализ не выявил корреляционной взаимосвязи между явлениями, это еще не является свидетельством отсутствия зависимости между ними, которая может быть сложной нелинейной, не выявляющейся с помощью корреляционных расчетов.
Первым, кто ввел в научный оборот понятие корреляции, был французский палеонтолог Жорж Кювье. Он в XVIII веке вывел закон корреляции частей и органов живых организмов, благодаря которому появилась возможность восстанавливать по найденным частям тела (останкам) облик всего ископаемого существа, животного. В статистике термин корреляции впервые применил в 1886 году английский ученый Френсис Гальтон. Но он не смог вывести точную формулу для расчета коэффициента корреляции, но это сделал его студент – известнейший математик и биолог Карл Пирсон.
Виды корреляции
По значимости – высокозначимая, значимая и незначимая.
Значение слова «корреляция»
Источник (печатная версия): Словарь русского языка: В 4-х т. / РАН, Ин-т лингвистич. исследований; Под ред. А. П. Евгеньевой. — 4-е изд., стер. — М.: Рус. яз.; Полиграфресурсы, 1999; (электронная версия): Фундаментальная электронная библиотека
Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение
либо коэффициент корреляции
). В случае если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической.
Впервые в научный оборот термин корреляция ввёл французский палеонтолог Жорж Кювье в XVIII веке. Он разработал «закон корреляции» частей и органов живых существ, с помощью которого можно восстановить облик ископаемого животного, имея в распоряжении лишь часть его останков. В статистике слово «корреляция» первым стал использовать английский биолог и статистик Фрэнсис Гальтон в конце XIX века.
КОРРЕЛЯ’ЦИЯ, и, ж. [латин. correlatio] (науч.). 1. Соотношение, взаимная зависимость сопоставляемых понятий (филос.). 2. Взаимная связь явлений, находящихся в известной зависимости друг от друга. Рост безработицы и количество уголовных преступлений находятся в прямой корреляции друг к другу.
Источник: «Толковый словарь русского языка» под редакцией Д. Н. Ушакова (1935-1940); (электронная версия): Фундаментальная электронная библиотека
корреля́ция
1. матем. статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми) ◆ Высок коэффициент парной корреляции между переменными x₁ и x₃ (коэффициент корреляции 0,9), что показывает их тесную корреляционную взаимосвязь. К. М. Семенович, Б. П. Чупрынов, «Математика для экономистов: Учебное пособие», 2015 г. (цитата из библиотеки Google Книги) ◆ Если, когда увеличивается одно значение, то в большинстве случаев увеличивается и второе, корреляция положительная, а если одно значение уменьшается при увеличении второго, то тут корреляция уже отрицательная, или обратная. Пример отрицательной корреляции — график, показывающий, как соотносится температура воздуха с высотой над уровнем моря. Чем выше на гору вы забираетесь, тем холоднее воздух. М. Эскью, Р. Истуэй, «Математика с удовольствием!», 2017 г. (цитата из библиотеки Google Книги)
2. психол. взаимное соотношение, соответствие понятий и явлений ◆ Всё большее количество фактов поддерживают теорию, согласно которой существует корреляция между Я-концепцией и успеваемостью в школе. У успешных учеников более развитое чувство достоинства, и они в какой-то мере лучше относятся к себе (Garzarelli, Ever art, and Lester, 1993). Тем не менее эта связь обратима. Те, у кого высокая самооценка, лучше учатся в школе, а те, кто хорошо учится в школе, имеют более высокую самооценку… Ф. Райс, «Психология подросткового и юношеского возраста», 2010 г. (цитата из библиотеки Google Книги) ◆ Положительные, но умеренные по величине корреляции между учебными оценками и результатами тестирования не позволяли исследователям однозначно утверждать, что интеллект детерминирует успешность обучения. В. Н. Дружинин, «Психология общих способностей. 3-е изд.», 2013 г. (цитата из библиотеки Google Книги) ◆ «Корреляция» в прямом переводе означает соотношение. Если изменение одной переменной сопровождается изменением другой, то говорят о корреляции этих переменных. Наличие корреляции двух переменных не является свидетельством наличия причинно-следственных зависимостей между ними, но даёт возможность выдвинуть такую гипотезу. Отсутствие корреляции позволяет опровергнуть гипотезу о причинно-следственной связи переменных. М. Коновалова, «Экспериментальная психология: конспект лекций», 2017 г. (цитата из библиотеки Google Книги)
3. книжн. взаимная связь явлений, соотношение ◆ Корреляция между атмосферным давлением и влажностью воздуха. ◆ Количество уголовных преступлений и рост безработицы находятся друг к другу в прямой корреляции.
4. биол. взаимная согласованность функций частей и строения и животного или растения, которая поддерживает постоянство его внутренней среды и является следствием приспособления организма к условиям его существования ◆ Закон корреляции (Ж. Кювье, 1793): в организме, как целостной системе, все его части соответствуют друг другу как по строению, так и по выполняемым функциям. Р. Е. Михайловна, Ш. Т. Матвеевна, Ш. Л. Алексеевна, «Биология (Учебник)», 2016 г. (цитата из библиотеки Google Книги)
5. лог. отношение между двумя одинаковыми по форме связями; в случае, если одна связь становится изоморфной другой, тогда это — корреляция, а само закономерное структурное изменение – коррелятор
Что такое корреляция и что означает коррелировать — простыми словами о сложном
Здравствуйте, уважаемые читатели блога KtoNaNovenkogo.ru. Когда некоторые люди слышат слово «корреляция», то зачастую просто впадают в ступор. Оно и понятно: жуткий термин из мира высшей математики и статистики.
Сразу представляются унылые графики, многоэтажные формулы, при взгляде на которые хочется забиться в угол и плакать. На самом деле все гораздо проще.
Потратив несколько минут на прочтение этой статьи, вы узнаете, что такое корреляция и как ее использовать в повседневной жизни.
Определение корелляции — что это
Простыми словами корреляция – это взаимосвязь двух или нескольких случайных параметров. Когда одна величина растет или уменьшается, другая тоже изменяется.
Объясним на примере: существует корреляция между температурой воздуха и потреблением мороженого. Чем жарче погода, тем больше холодного лакомства покупают люди. И наоборот.
Такие закономерности устанавливаются путем исследования больших объемов статистических данных. Собираем информацию о потреблении мороженого за несколько лет и сведения о колебаниях температуры за тот же период. А дальше сопоставляем и ищем зависимость.
Коррелировать – это значит быть взаимосвязанным с чем-то. Существует положительная и отрицательная корреляции.
При положительной чем больше один параметр, тем больше и другой. Например, чем масштабнее траты фермера на удобрения, тем обильнее урожай. При обратной корреляции рост одной величины сопровождается уменьшением другой. Чем выше здание, тем хуже оно противостоит землетрясениям.
Корреляция — это взаимосвязь без гарантий
Рассмотрим пример прямой корреляции: чем выше уровень благосостояния человека, тем больше его продолжительность жизни. Обеспеченные люди питаются качественной пищей и своевременно получают врачебную помощь. В отличие от бедняков.
Однако нельзя с уверенностью сказать, что определенный олигарх проживет дольше вот этого нищего.
Это лишь статистическая вероятность, которая может не сработать для одного конкретного случая. Этим корреляция отличается от линейной зависимости, где исход известен со 100-процентной вероятностью.
Но если мы возьмем выборку из сотни тысяч богачей и такого же числа малоимущих, сравним их продолжительность жизни, то общая тенденция будет верна.
Коэффициент корреляции
Величина коэффициента корреляции рассчитывается по формуле:
Если внезапно потемнело в глазах и возникло непреодолимое желание закрыть статью (синдром гуманитария), то есть вариант попроще. Microsoft Exel все выполнит сам при помощи функции «КОРРЕЛ». Делается это так:
Судя по расчетам, рост человека практически никак не влияет на уровень зарплаты.
Реальные причины корреляции и возможные гипотезы
Курс доллара и стоимость нефти отрицательно коррелируют. Можем выдвинуть гипотезу: повышение цен на черное золото вызывает падение стоимости американской валюты. Но почему так происходит? Откуда взялась связь между этими явлениями?
Определение причины корреляции – это очень сложная задача. Переплетаются тысячи различных факторов, часть из которых скрыта.
Возможно, дело в том, что США – крупнейший потребитель нефти в мире. Каждый день они импортируют около 7,2 миллиона баррелей. Снижение цены на черное золото – хорошо для американской экономики, ведь позволяет тратить меньше денег. Следовательно, доллар растет.
Корреляция предоставляет возможность сделать вывод из статистических данных.
Например, мы выяснили, что существует отрицательная взаимосвязь между доходом персонала и его эффективностью в работе. Наша гипотеза: «Лентяи и бездельники получают больше, чем ответственные сотрудники». Тогда мы пересмотрим систему мотивации и избавимся от бесполезных людей.
Гипотеза – это лишь статистический вывод, предположение. Она вполне может оказаться ошибочной.
Согласно статистике, чем больше пожарных участвует в тушении огня, тем существенней размер ущерба. Какую гипотезу можем сделать отсюда? Пожарные приносят вред, давайте сократим их! Но если разобраться, то настоящая причина повреждения – это огонь. А увеличение числа лиц, задействованных в его тушении, – следствие масштаба пожара.
Наша вселенная бесконечна, а значит всегда можно найти несколько переменных, которые будут коррелировать между собой, несмотря на полное отсутствие причинно-следственных связей. Даже самое буйное воображение не сможет объяснить, что объединяет сыр и одеяло-убийцу:
Более подробно на эту тему смотрите в видео:
Как при помощи корреляции люди становятся богаче
Главное правило любого инвестора: не класть все яйца в одну корзину. Вложения рекомендуется диверсифицировать (что это?) – распределять. Поэтому люди покупают акции не одной компании, а десятка разных, формируя инвестиционные портфели. Если котировки какой-то фирмы упадут, то оставшиеся девять смогут отыграть падение или хотя бы уменьшить убытки.
Но это в теории, а на практике все портит корреляция. Проблема в том, что стоимости акций разных компаний внутри отрасли или даже всей страны могут сильно коррелировать. Проблемы огромной корпорации провоцируют панику на рынке, снижают стоимость иных активов, на первый взгляд не связанных между собой. В 2008 году случился крах Lehman Brothers, который вызвал цепную реакцию и обвал на мировых рынках.
Поэтому при инвестировании нужно стараться выбирать направления, которые не связаны между собой (r стремится к 0).
Территориальное приближение активов друг к другу усиливает корреляцию. Значит, нужно рассматривать варианты в разных точках мира, максимально удаленных друг от друга.
В жизни этот принцип тоже действует. Если ваши навыки и знания позволяют трудиться программистом, таксистом, сантехником и журналистом – вы хорошо защищены от риска безработицы.
Памятка
Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога KtoNaNovenkogo.ru
Эта статья относится к рубрикам:
Комментарии и отзывы (12)
Отличная статья! Спасибо! Все доступно к пониманию.
Скажите, пожалуйста, если некий факт N напрямую обусловлен фактом М, то есть без M не было бы N вообще, то корректно ли говорить о том, что N коррелирует с M?
Спасибо за статью. Кратко, четко, ясно.
«Корреляция — это взаимозависимость СЛУЧАЙНЫХ факторов. Она отображает ПРИБЛИЖЕННУЮ взаимосвязь и не дает точных ответов»
Выше цитата для Анны, т.е. «если некий факт N напрямую обусловлен фактом М,» то ИМХО это противоречит «взаимозависимости СЛУЧАЙНЫХ факторов» и «ПРИБЛИЖЕННОЙ взаимосвязи»
Все люди должны иметь хотя бы поверхностные знания об экономике, хотя многие ошибочно полагают, что их это не касается. В том числе важно понимать взаимосвязи между факторами, чтоб эффективно вести даже маленькое домохозяйство.
Не обязательно понимать сложные формулы корреляции, чтоб знать что безработица и стагнация сказываются на жизни всех граждан страны.
Это слово я слышала всего несколько раз за всю жизнь и каждый раз приходится гуглить. Ну почему нельзя давать определение проще? Напридумывают же сложных слов, а ты голову ломай.
Статья — супер! Спасибо большое.
Благодарю за статью. Доступно и понятно. Даже для тех у кого « синдром гуманитария»
Корреляция и каузальность
Корреляция – это статистическая взаимосвязь двух величин, при которой изменения значений одной из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой величины.
Каузальность – это причинная взаимообусловленность событий, при которой при воздействии одного объекта (причина) происходит соответствующее ожидаемое изменение другого объекта (следствие).
Одно из основополагающих свойств человеческой психики – неумение думать статистически. Нам с эволюционной точки зрения нужно и важно видеть в первую очередь причинно-следственные связи: это даёт ощущение контроля, это позволяет выжить в этом полном саблезубых тигров, крокодилов и банковских коллекторов мире, это даёт шанс передать свои гены следующему поколению. Это зашито в нас на уровне ДНК.
Статистика нам на фиг не нужна. Шанс встретить динозавра, выйдя из дома? 50% – ты либо встретишь его, либо нет!
Но мир меняется, мы стали сложнее и умнее (en masse), мы придумали науки и научный метод для более глубокого и точного познания себя и окружающего мира. Среди всего прочего, мы придумали и статистику. Это сложная наука – впрочем, любая наука сложная, но статистика ещё и контринтуитивна. Если физику в её простых формах можно интуитивно понять, потому что её выводы не входят в противоречие с выработанным нами в двухлетнем возрасте умением бросить что-нибудь хрупкое и с восхищением наблюдать превращение одного крупного предмета в десять мелких, – то со статистикой этот фокус не проходит.
Честно говоря, я сам не очень хорошо разбираюсь в сложных формулах и графиках, и не строю из себя спеца в теории вероятностей. Но очень хочется поделиться одним интересным фактом насчёт принципа, который я считаю основополагающим в этой области:
или Отлёт птиц на юг не вызывает приход зимы
Большинство людей с научным складом ума знают, что корреляция не значит каузальность. Существует масса примеров, в которых очевидно отсутствует причинное влияние одной величины на другую, хотя присутствует корреляция: количество пиратов отрицательно коррелирует с ростом земной средней температуры (мы понимаем, что пираты не влияют на глобальное потепление, но есть какие-то экономические факторы, которые привели к уменьшению количества пиратов и увеличению выбросов СО2 в атмосферу); количество нобелевских лауреатов связано с потреблением шоколада; предпочтение одежды размера XXXL коррелирует с риском сердечного приступа (кто бы мог подумать?!); количество церквей в городе может коррелировать с количеством баров (хотя очевидно, что обе эти величины зависят от числа жителей данного населённого пункта); et cetera, et cetera.
Корреляция может быть ложной и исчезать при добавлении новых данных, а может и вовсе быть иллюзорной в связи с когнитивными искажениями (см. эвристика доступности); возможно присутствие артефактов, или ошибка 1 рода, или выборка была слишком маленькой; или использовалось cлепое прочёсывание данных и переподгонка (p-hacking/data-mining), а может, повлияла систематическая ошибка отбора или другая ошибка в процессе сбора и обработки данных.
Рекомендую этот сайт, там занимательные графики. Например, корреляция потребления сыра на душу населения и количества людей, которые умерли, запутавшись в простынях своей кровати, составляет 94,71%:
И знаете, в чём проблема? Нам ведь интересны и нужны причинно-следственные связи. А подавляющее большинство исследований рассказывают нам о корреляциях. И создаётся впечатление, что проводящие эти исследования учёные думают, что статистическая связь означает каузальность. Есть отличный обзор (Prasad et al 2013), в котором авторы изучили все оригинальные публикации о нерандомизированных исследованиях, опубликованные в 2010 году в таких серьёзных научных журналах как New England Journal of Medicine, Lancet, Journal of the American Medical Association, и Annals of Internal Medicine. Из 631 публикации 298 (47%) были посвящены обсервационным (не экспериментальным) исследованиям. В 167 (56%) из этих 298 исследований авторы давали лечебные рекомендации, основываясь на результатах своих работ. Только в 24 (14%) из 167 публикаций для проверки рекомендаций было упомянуто о необходимости провести рандомизированные клинические испытания, в остальных 143 публикациях авторы смело выдавали практические лечебные советы. Для них корреляция означала каузальность.
Причина, возможно, заключается в неосознанном применении принципа условной вероятности. Если у нас есть монета, вероятность выпадения любой из двух сторон составляет 1/2. Если мы бросаем игральную кость, вероятность выпадения любой из цифр составляет 1/6. В случае с корреляцией события А и Б могут произойти одновременно по одной из трёх причин: 1) А является причиной Б; 2) Б является причиной А; 3) некая неизвестная переменная В явилась причиной и А, и Б. Если это вариант №1 или №2, мы нашли причинно-следственную связь, и только в случае с вариантом №3 у нас затруднения – но в любом случае, у нас же шансы на каузальность минимум 33%, правда?!
Всё дело в том, что мы интуитивно считаем, что каузальные связи – это нормально и высоковероятно, потому что: ну откуда ещё взяться этой корреляции, если между А и Б нет каузальной связи? И это логично: вряд ли существует вселенский заговор, который постоянно подсовывает нам фактор В, чтобы задействовать вариант №3! И когда кто-то находит корреляцию между А и Б, совсем неудивительно, что они начинают выдавать что-то наподобие:
Мы отчаянно хотим верить. Похоже, учёные тоже отчаянно хотят верить. Потому что, если корреляция не означает каузальность, чем они вообще занимаются в большинстве случаев? Если я провожу исследование и получаю данные, которые указывают на то, что умеренное употребление алкоголя ассоциируется с небольшим увеличением средней продолжительности жизни и должно учитываться страховыми компаниями, какое мне вообще до этого дело, если только здесь не причинно-следственная связь? Когда эпидемиологи проводят опрос всего населения и триумфально объявляют, что есть небольшая ассоциация между потреблением мяса (но не яиц!) и средней продолжительностью жизни – кому это может быть интересно, кроме, быть может, тех же страховых компаний? Зачем на это выделяются гранты, зачем они тратят на это время, зачем они публикуют результаты этих исследований – если только у них нет веры («квазирелигиозной?») в то, что эти корреляции не просто некие коэффициенты в рамках модели предсказания, но отображают каузальность?
Хотите посмотреть на «отображение» каузальности? Вот графическое изображение биологической каузальной сети человеческого метаболизма:
Вот вам ссылка, тоже интересно. Попробуйте разобраться.
Здесь всё коррелирует со всем – но не всё является причиной всего. Чем больше переменных в системе, тем больше будет корреляционных связей, но каузальные связи будут появляться медленнее, поэтому количество корреляционных связей, которые также будут каузальными, будет тоже меньше.
Главное наблюдение вот в чём: нельзя рассуждать по принципу «есть 3 категории возможных отношений, поэтому мы отталкиваемся от начальной вероятности в 33%», а нужно рассуждать, что «есть только один вариант ‘А является причиной Б’, только один вариант ‘Б является причиной А’, но есть множество вариантов типа ‘В1 является причиной А и Б’, ‘В2 является причиной А и Б’, ‘В3 является причиной А и Б’, и так далее». И чем больше переменных в нашей каузальной сети (если мы говорим об области психологии или биологии, например), тем больше список этих ‘В’.
Окружающий нас мир – самая большая из всех каузальных сетей. И неудивительно, что большая часть корреляций в нём не являются причинно-следственными связями.
Заметка подготовлена на основе публикации Гверна Бранвена (Gwern Branwen).
Сути так и не видно, блуждаешь в темноте, засыпая все красивыми словами. На этом же сайте недавно нашёл и прочёл отличную книгу «Логика, учебник для средней школы, 1954 год.» вот прочитай, там без корреляций и казуальностей просто и понятно обьясняется, почему улет птиц на юг не приносит зиму и мноооогое другое.
Как убедить людей, что они преступники
И Очоа так и сделал.
Он рассказал, что он с Данцингером запланировал ограбление Пицца Хат; как они связали жертву её же лифчиком, перед тем как изнасиловать её; а после того как она их узнала (они работали в другом заведении сети Пицца Хат в этом же районе), они застрелили её. На суде Очоа дал показания против Данцингера (который утверждал, что невиновен) и обоих приговорили к пожизненному заключению.
А в 1996 году в этом же преступлении признался и предоставил достаточные улики своей виновности отбывающий три пожизненных Аким Джозеф Марино. После проверки улик полиция вновь допросила Очоа. Его показания, однако, не изменились. Он утверждал, что виновен, что он совершил преступление.
Только через три года студенты из проекта «Невиновность» из Висконсинской юридической школы в Мэдисоне смогли проверить изъятые с места преступления образцы спермы. Тест ДНК подтвердил, что ни Очоа, ни Данцингер не были причастны к изнасилованию и убийству ДеПрист. 6 февраля 2002 года обоих мужчин оправдали.
Нет более убедительного с юридической точки зрения доказательства, чем признание. Если кто-то добровольно признаётся, значит, он это сделал. Однако документы проекта «Невиновность» указывают на то, что 25% ложных обвинений основаны на ложных признаниях, когда люди берут ответственность за тяжкие преступления, которых они не совершали.
Чаще всего подобные «признания» связаны с неправомерными техниками допроса: обманом (как в нашем примере, когда Очоа сказали, что его обвинил Данцингер) либо использованием насилия и угроз (давление на Очоа, что его приговорят к смерти, если он не признает себя виновным).
Однако во многих случаях мы имеем дело с созданием ложных воспоминаний, когда подозреваемые начинают верить (обычно после долгих часов допроса), что они действительно совершили преступление. В научной литературе такие воспоминания называются «честная ложь» или «фантомные воспоминания».
Тревожит то, насколько просто внушить человеку ложные воспоминания. В середине 1990-х Элизабет Лофтус с коллегами показала, как с помощью нескольких интервью убедить человека, что когда-то в 6-летнем возрасте он потерялся в супермаркете. В последующих экспериментах людям внушали, что они чуть не утонули в детстве, или как они пили чай с принцом Чарльзом, или здоровались в Диснейленде с Багзом Банни.
Новое исследование Джулии Шоу и Стивена Портера связало эти феномены с ложными признаниями в судебной системе. Людей можно убедить в том, что они совершили преступление; при этом их воспоминания будут детальными и убедительными. И абсолютно ложными.
Но мы всё равно привыкли ей доверять.
Кристоферу Очоа это сообщили спустя почти 14 лет.