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2009年网飞公司终于宣布了比赛的最终结果：获胜者为一个7人团队，由统计学家和计算机专家组成，他们分别来自美国、奥地利、加拿大和以色列。遗憾的是，我无法在这里向各位介绍他们的获胜系统，就算本章的补充知识点对此也没有提及，因为他们的成果介绍长达92页纸。网飞影片推荐系统的品质毋庸置疑，但无论包装如何精美，说到底还是一件十分普通的事，甚至早在电影工业初期就已经出现了：找几个跟你有相同趣味的人并让他们向你推荐一些电影。既然你那么爱看我喜欢的电影，厌恶我认为不好看的电影，那么你觉得乔治•克鲁尼的新片怎么样？
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这就是相关性的真谛。
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本章补充知识点
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要计算两组数据的相关系数，我们需要按以下几个步骤进行。为了让大家能够更好地理解，这里每个步骤的讲解都是基于一张15个学生的身高与体重的数据表。
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1. 将每个学生的身高转换为标准值：（身高-平均身高）/标准差。
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2. 将每个学生的体重转换为标准值：（体重-平均身高）/标准差。
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3. 将每个学生的体重标准值和身高标准值相乘，你会发现，当一个学生的身高和体重都偏离平均值较远时，乘积的绝对值也会较大。
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4.将第三步求得的乘积相加，再除以统计对象的数量（在这个例子中为15），就可以得到相关系数。
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这一组学生的身高与体重的相关系数为0.83，考虑到相关系数的范围是从-1到1,因此我们可以认为身高和体重之间存在着较强的正相关关系。
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在我们介绍相关系数的公式之前，有必要了解几个数学符号。求和符号∑是一个常用的统计学运算工具，表示跟在其后的数据的总和。假设有一组数据X1、X2、X3和X4，那么∑（X1）就意味着我们应该将4个数相加：X1+X2+X3+X4,即∑（X1）= X1+X2+X3+X4。那么，这组数据的平均值公式就为：平均值=∑（X1）/n。
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如果用更符合数学规范的格式来表述，那么求和公式就应该写成：
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表示X1+X2+X3……Xn，求和公式的第一项为X1 （当i=l时），最后一项为Xn （当i=n时）。对于n个数据来说，其平均值公式就可以表示为：
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再加上其他通用符号，变量X和y的相关系数1的运算公式可以表示为：
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其中，n代表数据个数，x代表变量x的平均值，y代表变量y的平均值，σx代表变量X的标准差，σy代表变量y的标准差。
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所有统计软件都具备计算两个变量的相关系数的功能。例如，用微软Excel办公软件来解决之前15个学生的身高和体重的相关性问题，电脑运算得到的相关系数与手动计算的结果是一致的，都是0.83。
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赤裸裸的统计学：除去大数据的枯燥外衣，呈现真实的数字之美 [:1702642305]
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赤裸裸的统计学：除去大数据的枯燥外衣，呈现真实的数字之美 第5章 概率与期望值
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买福利彩票，去赌场豪赌、投资股票或期货，哪种方式让你跻身《福布斯》富豪排行榜的可能性更大？
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1981年，美国约瑟夫·施利茨酿酒公司斥170万美元巨资为该公司旗下的旗舰品牌——施利茨啤酒开展了一场大胆而冒险的市场营销活动。当美国橄榄球超级杯大赛（即“超级碗”）的中场休息时间一到，施利茨公司就会当着全球亿万电视观众的面，现场直播一场别开生面的啤酒品鉴会，而挑选的对手不是别人，正是施利茨的死对头——米切罗啤酒，更让人大跌眼镜的是，参加品鉴会的不是别人，正是100名米切罗啤酒的忠实用户。这样的广告从始至终出现在季后赛的每一场比赛当中。类似的电视直播啤酒品鉴会总共有5场，每场都会邀请100名某品牌啤酒的“拥趸”，包括百威、米勒、米切罗等，让这些啤酒爱好者在自己最钟爱的啤酒和施利茨啤酒之间进行“盲品”。一边是如火如荼正在进行的职业橄榄球季后赛，一边是同样激烈的啤酒品鉴会，那时的广告标语甚至打出了“看季后赛，喝施利茨啤酒”的字样。
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