A está positivamente relacionado a B.
C é o resultado de A e B, mas o efeito de A em C é negativo e o efeito de B em C é positivo.
Isso pode acontecer?
A está positivamente relacionado a B.
C é o resultado de A e B, mas o efeito de A em C é negativo e o efeito de B em C é positivo.
Isso pode acontecer?
Respostas:
As outras respostas são realmente maravilhosas - elas dão exemplos da vida real.
Quero explicar por que isso pode acontecer, apesar de nossa intuição em contrário.
Correlação é o cosseno do ângulo entre os vetores. Essencialmente, você está perguntando se é possível que
Sim, claro:
Neste exemplo ( indica correlação):
No entanto, sua surpresa não é extraviada.
O ângulo entre os vetores é uma métrica de distância na esfera unitária, portanto satisfaz a desigualdade do triângulo:
portanto, como ,
portanto (como está diminuindo em )
Tão,
Sim, duas condições simultâneas podem ter efeitos opostos.
Por exemplo:
Eu ouvi essa analogia do carro que se aplica bem à pergunta:
A chave aqui é a intenção do motorista de manter uma velocidade constante (C); portanto, a correlação positiva entre A e B segue naturalmente essa intenção. Você pode construir infinitos exemplos de A, B, C com esse relacionamento assim.
A analogia vem de uma interpretação do termostato de Milton Friedman e de uma análise interessante da política monetária e da econometria, mas isso é irrelevante para a questão.
Sim, isso é trivial para demonstrar com uma simulação:
Simule 2 variáveis, A e B correlacionadas positivamente:
> require(MASS)
> set.seed(1)
> Sigma <- matrix(c(10,3,3,2),2,2)
> dt <- data.frame(mvrnorm(n = 1000, rep(0, 2), Sigma))
> names(dt) <- c("A","B")
> cor(dt)
A B
A 1.0000000 0.6707593
B 0.6707593 1.0000000
Crie a variável C:
> dt$C <- dt$A - dt$B + rnorm(1000,0,5)
Contemplar:
> (lm(C~A+B,data=dt))
Coefficients:
(Intercept) A B
0.03248 0.98587 -1.05113
> set.seed(1)
> Sigma <- matrix(c(1,0.5,0.5,0.5,1,-0.5,0.5,-0.5,1),3,3)
> dt <- data.frame(mvrnorm(n = 1000, rep(0,3), Sigma, empirical=TRUE))
> names(dt) <- c("A","B","C")
> cor(dt)
A B C
A 1.0 0.5 0.5
B 0.5 1.0 -0.5
C 0.5 -0.5 1.0
cor(C, A)
e do cor(C, B)
que lm(C ~ A + B)
aqui. Nós estamos interessados em, por exemplo, a relação descontrolada de A e C, em vez de essa relação controlado por B.
então
Então, a covariância entre C e A pode ser negativa em duas condições: