#statistics #health

Давайце патлумачу, чаму я ігнарую такія даследаванні.

Гэта карэляцыйнае даследаванне (альбо observational study). Усе чулі пра “карэляцыя - не прычынна-следчая сувязь”. Магчыма здаровыя людзі больш схільныя да шпацыраў. Магчыма дысцыплінаваныя людзі а) схільныя да шпацыраў б) у астатнім сочаць за сваім здароўем дысцыплінавана. Ну і г.д.

Окей. Але калі эксперымент мы правесці не можам (ніхто не пагодзіцца хадзіць 5 год па 10.000 крокаў, таму што яму завучкі ў халатах так сказалі), магчыма і ад такіх даследаванняў ёсць карысць?

Я не ўпэўнены. Вы напэўна чулі пра “добры” (HDL) халестэрын. З карэляцыйных даследаванняў мы ведалі, што ён бароніць сэрца. Такіх даследаванняў дзясяткі, калі не сотні. Гэта быў навуковы кансэнсус. Што здарылася пры першых рандамізаваных клінічных эксперыментах? Правільна, мы не знайшлі ніякай сувязі паміж HDL халестэрынам і здароўем сэрца. І такіх прыкладаў шмат. Калі я не магу давяраць вынікам цэлай батарэі карэляцыйных даследаванняў, як я магу давяраць вынікам аднаго? У мяне на гэты конт ёсць больш тэарэтычны артыкул.

Я не хачу сказаць, што фізічная актыўнасць не спрыяе вашаму здароўю. Канешне спрыяе. Мне проста для гэтай высновы не патрэбнае такое даследаванне. У мяне для гэтага ёсць вынікі тысяч эксперыментаў і мудрасць пакаленняў, таксама вядомая як "шо ты ў хаце ўсё сядзіш схадзі на вуліцу пабегай"

#statistics

Такое не ўсім будзе цікава. Але я фанат інтэрактыўных візуалізацый, а гэтая візуалізацыя - мастацкі твор. Да таго ж, канал называецца лінейная (рэ)грэсія.

Калі вы даўно хацелі зразумець, ці аднавіць веды пра тое, як працуе лінейная рэгрэсія, лепш часу не знайсці. Візуалізацыі іншых канцэптаў у машынным навучанні там таксама ёсць, настолькі ж чароўныя.

https://mlu-explain.github.io/linear-regression/