似乎源自Stupid Data Miner Tricks一書,沒有看過,應該是說明過份相信相關性的危害。不過我有些看法:
相關性是巧合還是有因由?
你覺得沒有因由的話,真是巧合還是你遺漏了主因?
你覺得有因由的話,是有理據還是你一厢情願?
真有因由的話,因由是互動還是單向?
相關性是暫時性還是長期性?是基本因素還是心理因素?是市場偏見/偏好?
- 可看freakonomics 的姓名研究
- 可看# 2020安踏體育 及 # 0215和記電訊香港由2010年9月至今年的走勢
- 可考慮如何利用數字去玩弄大眾,如:
保險公司吹噓癌症死亡率不斷上升,不過底因是壽命不斷延長。
你是奶粉商人的話,如何使用數據去說明食用奶粉的兒童較為健康及聰明?
跟得了,跟不了
之前舉的例子,在牛市中你會發現很多相似的,反之轉熊的話情況則相反。所以不能以同一套的方法去處理。簡單地說,在牛市中長倉的錯誤操作較易改正。