相关性≠因果论

爱笑的人运气一般不会差，
运气差的人也笑不出来。　

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　　一头聪明的猪经过几十天的观察发现，得出结论：只要天亮后必有饭吃。

　　直到某一天天亮后被送进杀猪场，它才发现天亮跟吃饭没有必然的因果关系。

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　　我们通过观察发现，经常敷面膜的人皮肤比没有用过面膜的人好得很多。那么是不是可以得出结论：用了面膜就一定会皮肤好吗？

　　这就是把相关性当做因果论的典型例子。现实中有闲工夫做皮肤保养的人基本上很少从事风吹日晒的工作，只要保证防晒，那么她们皮肤自然不会黑到哪里去。

　　反过来说，用可证伪的思路就是，如果让公认保养很好的林志玲天天下地干农活或者工地搬砖，风吹日晒，那么一天十瓶精华也救不了她的脸。

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　　冬天洗冷水澡的人身体比不洗冷水澡的人好。

　　试问，如果身体不好，敢在冬天洗冷水澡吗？冬天洗冷水澡这个行为就已经淘汰了很多身体不好的人，反正我不敢让小孩子冬天洗冷水澡。至于是不是洗冷水澡的行为让他身体变好，这个不好说，毕竟让身体变好的原因有很多。　

　　经常打高尔夫球、弹钢琴的人比大部分人更成功。

　　是的，不成功的人也没那经济条件去打高尔夫球和学钢琴。　

　　经常用玫瑰牛奶泡澡的女人一般皮肤超好。

　　是的，家里有浴缸还能天天泡玫瑰牛奶澡的一般都是富婆，有钱人保养皮肤一般不算难事。　

　　生活中总是出现这些相关性当做因果论的例子，思考一下：

　　对女生好就一定能追的上女生吗？

        勤劳真的能致富吗？

        好人真的有好报吗？ 

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　    计算机只会讲逻辑，它可猜不到人们想什么。那么如何利用大数据推导出人的下一步行为呢？人们利用数据的相关性，只要出现某种数据，那么根据数据的相关性，统计出最大概率，得出最可能的下一步。

　　我在淘宝买了一个手机，那么大数据会给我推荐相关的手机套手机膜。

　　如果我在抖音刷了一个小姐姐并且点赞评论，那么人工智能会继续推荐这个小姐姐的视频给我。

　　如果有人搜索感冒，那么后台很快推荐药品和医院。

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　　都说知己知彼百战不殆，但是信息不对称的现实中有几个人能够掌握完整有效的信息？日常生活中要想做出决策只能根据一些强相关的信息来做决策。

        我们需要利用这些不完整的信息快速做出预判和决策。就连看起来很专业的医生也经常做出一些错误的决策。去年美国医疗事故的尸体解剖结果中，初步诊断结果有百分四十是误诊。美国对冲基金桥水创始人达里奥找来四个顶级医生看病，得出三个完全相反的结论，其中第一个让富豪切掉器官，第三个是保守治疗。这位富豪选择保守治疗并痊愈了，不过他在书里说自己运气够好。就连美国富豪专用的顶级医生都会误诊，再联想李冰冰差点死在澳洲，这医生也没有想象那么……

　　当然你要用来解题或者做研究，还是要强调逻辑完整的因果关系。

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　　把相关性当做因果关系也有一些负面效果，比如常见的就是某些偏方、偏见、星座学、迷信和宗教等等。

　　当然，最广泛的例子就是一些营销手段，比如飘柔的广告让我觉得只要用了它们洗发水就会跟广告模特一样飘柔。