Вы нашли correlation между количеством показов рекламы и выручкой. Но вы знаете, что в праздники и показы, и выручка растут. Как лучше описать риск интерпретации?

AЭто означает, что реклама не работает
BЭто доказывает, что реклама вызывает рост выручки
CВозможен confounding из-за сезонности, поэтому простая correlation не равна эффекту рекламы
DНужно заменить Pearson r на Poisson(λ)
Правильный ответ. confounding делает корреляцию плохой оценкой эффекта.

Разбор

Сезонность меняет и спрос, и маркетинговую активность, поэтому группы дней становятся несопоставимыми. В результате корреляция может отражать календарные эффекты, а не влияние рекламы. Чтобы приблизиться к эффекту, нужно контролировать сезонность, строить сравнимые группы или использовать эксперимент.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
У вас 100 наблюдений, где почти нет связи между x и y, но есть одна точка с очень большим x и y. После добавления этой точки Pearson r стал 0.8. Что это чаще всего означает?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Корреляция и регрессия»