2022-07-04 09:19 事业单位考试网 https://hb.huatu.com/ 文章来源:孝南区人民政府
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【试题练习】
有学者认为,大数据的长项是对资料进行相关分析,而不用进行详尽的因果分析。但对此,学界尚有争议。因果关系需要两个变量在统计上有相关性,在时间上有先后顺序,即自变量在前,因变量在后;在逻辑上自变量的发生导致因变量的发生,即如果自变量没出现则因变量也不会出现。在传统的回归分析中,统计学注重对假设的检验和模型的显著性,但是在大数据时代,机器学习采用交叉验证的方法,根据结果的准确程度来判断模型好坏,不会深入分析各变量间的关系,因此,在大数据应用中,即使研究人员不知道变量间的因果关系,也可以根据数据间的相关关系得到想要的模型。
由上文可以推知:
A.相关分析和因果分析都能够建立模型
B.在大数据时代,对数据进行因果分析已不重要
C.统计意义上的相关不能代替因果关系,这一规则将在大数据时代被改写
D.机器学习的方法显著优于传统回归分析
正确答案:C
【解析】第一步,分析文段,将选项与文段一一对应。
第二步,辨析选项。A项,“都能够建立模型”无中生有,文段未提及,排除;B项,“进行因果分析已不重要”无中生有,文段未提及,排除;C项,由“因此,在大数据应用中,即使研究人员不知道变量间的因果关系,也可以根据数据间的相关关系得到想要的模型”可知,可以推出,当选;D项,“优于传统回归分析”无中生有,文段未提及,排除。
因此,选择C选项。
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