Workspace Index › Dev Notes › OLS regression — the line that assumes it caused something
#171PoC
Least-squares regression is the workhorse everyone reaches for first; the danger is that a fitted coefficient reads like a cause when it is only a correlation under stated assumptions.
The point is not the fit but the assumptions behind it — linearity, independent errors, no omitted variable — and the PoC would show the same dataset giving opposite conclusions when one assumption is quietly violated.
Not yet built.
최소제곱 회귀는 누구나 가장 먼저 손대는 주력 도구이고, 위험은 적합된 계수가 사실은 명시된 가정 아래의 상관일 뿐인데 원인처럼 읽힌다는 점입니다.
핵심은 적합이 아니라 그 뒤의 가정 — 선형성, 독립 오차, 누락 변수 없음 — 이고, 이 PoC는 가정 하나가 조용히 깨질 때 같은 데이터가 정반대 결론을 주는 것을 보여줄 것입니다.
아직 만들지 않음.