推 orange543: 相關性高 不代表可以預測09/02 14:09
推 orange543: 犯罪人口可能和警察人數高度相關，但是可以用來預測嗎09/02 14:10
→ orange543: ？09/02 14:10
推 orange543: 有時候A和B高度相關，是受到C的影響。A和C相關，A和B也09/02 14:12
→ orange543: 相關。09/02 14:12
推 orange543: 筆誤。A和C相關，B和C也相關。但是A，B未必有因果關係09/02 14:14
→ orange543: 。 09/02 14:14
謝謝回覆。我知道您說的因果問題，可是如果用回歸算，卻沒辦法預測的話，那是不是乾脆
不要寫回歸用相關就好？既然不能預測算那我算回歸等於沒有什麼結論。
※ 編輯: ggcrick (223.137.247.37), 09/02/2018 14:28:21
推 e7228466: 如果像O大說的，那就必須要設中介變項，這個就必須要另 09/02 22:22
→ e7228466: 外看了。09/02 22:22
推 jjakon11: 看來我是第三個回覆者，拿不到P幣了。首先以我對你的資 09/03 01:22
→ jjakon11: 料描述，one-way ANOVA的資料必須符合常態性，無母數分09/03 01:23
→ jjakon11: 析K-Wtest 是一個好的分式，尤其是對資料相近的，非常合09/03 01:24
→ jjakon11: 適。第二，如果ABCDE都是組內學生(你有三組學生)，其實09/03 01:26
→ jjakon11: 根本沒有預測意義。如果你要說，三組不同方式所教出來的09/03 01:28
→ jjakon11: 學生成績，是否可以預測，這也相當奇怪。在你的這份資09/03 01:31
→ jjakon11: 料當中，除非你有其他變量，例如各學生的重量、家庭背景09/03 01:33
→ jjakon11: ，才能拿來跑相關。若你要預測，則必須要時間資料，舉09/03 01:34
→ jjakon11: 個例，每個月同學的血壓與學生成績，這樣就有訓練樣本，09/03 01:36
→ jjakon11: 可以進行預測，跑模式。否則...以你目前的資料，很難做09/03 01:36
→ jjakon11: 預測。以上不負責任回答，歡迎指正。 09/03 01:37
感謝樓上大大。一樣奉上200p
小弟有再站內您請教一下問題
謝謝
※ 編輯: ggcrick (42.76.165.69), 09/04/2018 12:32:11