반대인경우가 있어

나는 누굴 책임질 자신이 없어서 나만 아는 이기적인 사람이었어

나만 좋으려고 결혼했고

그런데 막상 결혼하니까 책임지는 사람으로 바뀌어있더라

아무튼 이렇게 공포심 줘서라도 결혼하시래잖아 ㅋㅋ

일본이 어떤지 모르는 문외한인 내가 봐도 제일 큰게 직업적인걸로 보이는데

아무 차이 없이 결혼 유무 하나로 폐렴이 2.5배차이나면 그거야 말로 과학적으로 접근해야할듯

폐렴이 2.5배차이나는게 아니라 폐렴으로 인한 사망이 2,5배차이나는거야 개붕아..

그럼 더 단순하네

말그대로 남들이랑 교류없이 혼자 살면 어디 방에 잘 못 갇혀도 죽는거처럼 그냥 케어 못 받아서 죽는거네

ㅇㅇ그게 저 통계로 알수 있는 팩트지

이게 내가말한 인과관계 잘 봐야한다는말임

결혼안한사람이 케어못받아서 죽는거냐

케어도 못할 환경이나 다른 이유가 있으니까 결혼을 못한거냐는 본문의 결과로 알 수 없다는거 상관관계가 있다는게 펙트지 선후관계나 인과관계나 외생변인이 있는지는 알 수 없음

탄산음료판매량과 익사사망자수는 같이 올라가는게 펙트인데

이것만 봐서는 탄산음료를 많이 마시면 익사사고가 많이 일어나는건지

익사사고가 많이 일어나면 탄산을 많이 마시는건지

직접적인 관계는 없고 날씨가 더워지면 익사사고도 많이 일어나고 탄산음료소비량도 올라가는지 알 수 없는거임

상관관계로만 봐도 본문의 데이터 피팅 자체는 크게 문제가 없어보입니다.

물론 상관관계가 out-of-sample의 데이터에 대해서 예측 자체에서 문제가 생기려면, 결혼 이전에 유전적으로 문제가 있는 사람들이 결혼을 잘 못한다 라는 집단간 차이점이 존재한다 등의 이유가 필요하지만, 이건 상관관계의 타당성에 의문을 제기하는 사안인 만큼 상관관계는 성립하나 인과관계는 성립하지 않는 경우에는 해당하지 않고

말씀해주신 사례에 대해서는 역의 인과관계가 제일 해당해 보이는데, 적어도 데이터 피팅에 있어서는 크게 문제가 되어보이지는 않습니다.