標籤彙整: Simpson's Paradox

Underfitting 與誤用線性關係

這個時代，萬事都離不開資料，無論你是不是相關技術職位，都需要了解分析資料和處理數據的基本原理。尤其經理人，更應該學習如何正確看待數據，才能做出正確的決策。Underfitting 和 overfitting 是在建立模型時，因為考屢因素過少或是過多產生的兩種的兩種偏誤。

Simpson’s paradox：辛普森悖論與隱藏變因

Paradox 翻譯為『悖論』， 指的是『似非而是』：也就是那些看起來很奇怪，但是仔細想想道理是正確的現象。辛普森悖論指的是『整體趨勢與個別趨勢不同』的現象。本篇我們從辛普森悖論出發，探討這種現象成因，以及資料分析中常見的謬誤。