1樓：
實際上，你想讓全球變暖和什麼聯絡起來專家分分鐘給你找一百個資料證明，還都是實打實的資料
2樓：yao du
我們要跳出因果關係的思維定式，不能得到相關性關係之後又用因果關係解釋它。
海盜和變暖不具備因果關係，但它們絕對相關。相關關係可以簡化解決方法，當你手頭沒有工業發展等使全球變暖的真正因果關係時，你只要知道某一年的海盜數量減少了，就可以得出這一年全球變暖加劇了的結論，簡單快捷，但僅僅是定性分析。
3樓：羊駝
錯誤歸因，相關性不能得出因果關係
4樓：鄭太虛
我的年齡不斷增大，全球不斷變暖
=>全球變暖是因為我的年齡增大引起的？
5樓：張寧
兩者沒有直接關係，但也不排除兩者的間接關係。可是，假如像這樣推論，那麼是不是也可以說全球變暖和小戰爭減少有關係呢。
6樓：HCocoa
有什麼證據可以證明太陽公升起不是因為公雞打鳴而引起的？
人類應該對大自然展現的玄奧規律保持敬畏，而不是妄自否定~！！！
好吧，面對兩組重合的資料，如何科學的判定其中的相關性，簡單的一句「太陽和公雞沒有相關性」是沒法讓人信服的。
7樓：
少年學點基本的科學再來提問吧
Correlation does not imply causation
8樓：Ran Jing
看到很多人都答得聽不錯的。我只想說這題簡直就直接可以拿去當GRE argument題目。
9樓：蔣修
認真讀過巴比的《社會研究方法》，社會研究類的好書啊，現學現賣……
再告訴你乙個駭人聽聞的栗子吧~
冰棍銷售額和溺水死亡率呈高度正相關！
因為冰棍銷售旺季是在炎夏，游泳的人相對多，所以溺水率也高。控制變數是"夏天"。
詳析模式就是，發現某一組變數相關，於是控制住第三個覺得是cause的變數，可以分析出初始相關的真正關係。
結論可能是:復證、辯明、闡明、標明。
詳細的我就不手機打了，有興趣的去搜搜~
還有乙個栗子，烏鴉數量和生育率呈正相關。
研究者控制住變數"城鄉"，得出結論:烏鴉數量和生育率是辯明的假相關。
因為鄉村烏鴉數量比城市多得多。而鄉村生育率也高得多。
烏鴉多的城市也有，但是很少，生育率也是低的。
題目中的海盜和全球變暖也是辯明關係，也就是假相關。必然有乙個變數同時影響海盜和全球變暖向著同方向發展，只不過不能控制這個變數。
我不專業地推測這是由於工業化現代化造成就業機會大量增加，海盜這個職業越來越不吃香， 而工業化會帶來環球變暖！工業化同時影響海盜和全球變暖的情況，是乙個先驗變數。但是這個變數不能像其他社科研究裡的同類變數那樣被控制進行研究。
社會研究有趣的地方就在於發現這些看似因果的相關關係，再去找出真正的因變數吧~
10樓：
方法一：將樣本時間再向前延伸2023年即可證明兩者沒有相關性，更談不上因果了。前提是要保證溫度與海盜數量的準確性。
方法二：假設兩者有關，從圖上看，是海盜減少導致公升溫，由此可推得海盜數量為0時氣溫會維持在最高水平，這與冰河世紀不符。由此證明兩者無關。
11樓：Bin F
RAmen！飛天麵條大神保佑你~
這個圖是飛天麵條神教的惡搞的啊~本來就是不想關的事情~~~
12樓：
如果發現兩個看起來沒什麼關係的東西有相關性，先擴大樣本量，排除掉因為資料量太少帶來的偏差。
第一步做完以後如果確實仍然有非常強的相關性。那麼找其他的變數來幫助判斷其因果性，設全球氣溫是變數A，海盜數量是變數B，找乙個確實已知是導致全球變暖的原因之一的變數C，和確實導致海盜減少的變數D。然後計算A、B、C、D兩兩之間的互資訊，即可在一些情況下判斷是否A與B存在因果性。
譬如C導致A（已知），且假定A導致B，則C與B的互資訊必定是這三者兩兩之間互資訊中最小的，因為資訊在傳播過程中是越傳越少的。如果不是最小的，那麼說明A不是B的原因。同理，D導致B，若假定B是導致A的原因，則D與A之間的互資訊必定是這三者兩兩之間最小的，若不是最小，則B不是導致A的原因。
如果A和B已經被大量資料說明非常可能是相關的（很大的時間、空間、資料量範圍下都有很強相關），且前述的兩方面都證明CB的互資訊和DA的互資訊均不滿足我們所預設的AB之間有因果性而推出的性質，則可以說A和B非常可能是被某個其他的變數E同時影響的，而它倆之間不存在因果性。
但是凡是涉及到現實的事情，我們只能說在概率上來講得到以上這些結論的可能性比較高，並不能下絕對的結論。
13樓：胡說
不是說需要誰為「海盜的減少和全球變暖沒有相關性」進行邏輯論證或者因果推導，而應遵循「誰提出，誰舉證」的原則。
首先預設一件事和另外一件事沒有聯絡，是乙個人從小到大的書本學習、生活經驗、他人教授才知道一些簡單的因果關係，更多事情隱藏更深的聯絡（可能都沒有）需要提出問題去論證。
14樓：張洪濤
不是有格蘭傑因果關係檢驗嗎？
不過這奇葩的橫座標軸真是醉了……
15樓：摔倒的熊燒肉
有條件的話，可以拖一堆人去當海盜，然後觀察一下全球變暖的步伐有沒停止
16樓：李奇特
1820與2023年的海盜數量弄反了，這張圖正是飛天麵條神教故意拿來諷刺智慧型設計論者操縱資料的行徑的。
17樓：「已登出」
因為都只有乙個trend
當然，可以兩個資料都detrend一下再看看
想要說明稍微有效的相關性要麼至少需要每個都有幾個週期，要麼為hypo和null hypo建立模型，做可證偽性檢驗
18樓：
The true logic of this world is the calculus of probabilities. -- James Clerk Maxwell
可能性總是有的，但乙個解釋想被廣泛接受，要看這種它能否鑲嵌進我們的世界影象，以及相信這種可能性的人有多大話語權。
19樓：慧航
對，相關性不等同因果性，但是多數答案沒有給出怎麼繼續證明這兩個變數沒有相關性。
很簡單，假設y是氣溫，x是數量，那麼你的那張圖實際上是y對x做回歸。
單純這樣的回歸只是相關性，為了說明因果，你有非常非常非常多的工作要做。
首先，是不是有第三個因素同時影響了x 和y？比如x和y都有時間趨勢，那麼你是不是要在這個回歸裡面加乙個t？控制了趨勢之後，是不是還有正相關？
其次，如果你控制了很多其他變數，還是相關，那我會問你，你這張圖是時間序列資料，x和y是不是平穩？如果不平穩，是不是協整？
或者，你給x找個工具變數試一下？
20樓：Shawn
你出生你爸在家門口種棵樹，你的長大是樹長高引起的？
21樓：Summer Clover
當A與B表現出相關性時，我們可以有四個推論1）A導致B
2）B導致A
3）C導致A，B
4）純屬巧合
乙個合理的推理既需要邏輯支援，又需要資料支援。
推論4）純屬巧合對這張圖表就是不錯的解釋。
或許推論3）也有一定道理。
比如說，【C】人類文明程度提高，工業日漸發達，對海盜的打擊力度加大，人們從事海盜工作的意願降低；同時發達的工業造成碳排放逐年增長，加劇了溫室效應。
儘管看起來很符合邏輯了，但這種說法還是需更廣泛的證據支援才有說服力。
22樓：陳子涵
相關性不等於因果性.
海盜數量和氣候變化產生相關性，不代表海盜數量變化導致氣候變化.
要想證明海盜數量導致氣候變化，必須在排除導致氣溫變化的其他因素後，證明海盜數量變化這個單一因素總是會對氣溫變化產生影響.
23樓：景笑
海盜人數不多，沒有顯著影響全球氣溫的能力。
就象你我改變不了烏克蘭局勢。
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