偏相关：数据科学中被低估的因果分析工具
[图片由作者提供]
在数据科学界，相关分析的名声并不算太好。时不时地，我会读到一些夸张的标题，比如"相关分析已死"、"告别相关分析"、"这是相关分析的替代品"等等。
但事实是，相关分析仍然非常活跃且蓬勃发展。这是因为在实践中，它作为衡量两个变量关系强度的代理指标表现得异常出色，而且在简洁性方面很难被超越。
话虽如此，相关分析确实有一个主要缺点。作为一个单变量指标，它无法考虑其他可能扭曲测量的变量的影响。这导致了统计学中那句著名的格言："相关不等于因果。"
幸运的是，存在一个称为偏相关的广义版本，它保留了简单相关分析的所有优点，同时解决了其主要局限性。
然而令人惊讶的是，偏相关在很大程度上仍然不为人知。其缺乏流行度的证明是，它只在一个Python库中实现——Pingouin，而这并不是大多数数据科学家的首选库。
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发布于TDS档案馆 82.9万关注者·最后发布于2025年2月4日 来自前Towards Data Science某平台出版物的数据科学、数据分析、数据工程、机器学习和人工智能写作档案。
关注 作者：Samuele Mazzanti 9.4K关注者·76正在关注 某机构应用科学家|我写关于现实世界中的数据科学|观点仅代表个人
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Aleksander Molak 1月13日 老实说，偏相关也不是因果关系。 请注意，您寻找混杂变量的逻辑并不稳健，因为您无法将它们与中介变量区分开来。 这是PC算法只能识别马尔可夫等价类，而不能识别完整因果图的基本原因。 58回复
PG Madhavan 1月12日 不，偏相关不是因果关系！关于偏相关的旧文献来自1960年代的Box & Jenkins时间序列分析。 60回复
Dr. Holger Bartel 1月9日 亲爱的Samuele，感谢您提醒我这个伟大的指标。作为一个数据科学从业者，我很欣赏经典的相关分析。但在可解释AI领域工作时，您很早就了解到相关不是因果。偏相关完美地契合了... 更多 60回复 查看所有回复
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