Парадокс Симпсона

Начал читать Causal Inference in Statistics: A Primer (https://www.goodreads.com/book/show/27164550-causal-inference-in-statistics). В самом начале книги описывается парадокс Симпсона.

Состоит он в том, что тренды/закономерности, которые есть в каждой группе данных, могут меняться на противоположные, если посмотреть на все данные в совокупности.

Пусть футболист А в первом сезоне забил 9 голов из 10 ударов, а во втором сезоне - 10 из 40 (за два сезона 19 из 50). Футболист Б в первом сезоне забил 26 голов из 30 ударов, а во втором - 4 из 20 (за два сезона 30 из 50). Назовем «эффективностью» отношение числа голов к числу ударов.

Оказывается, что:
- в первом сезоне А эффективнее, так как 9/10 ‎ = 0.9 > 26/30 ‎~= 0.867
- во втором сезоне А эффективнее, так как 10/40 ‎ = 0.25 > 4/20 ‎= 0.2
- суммарно же за два сезона Б эффективнее, так как 19/50 ‎ = 0.38 < 30/50‎ = 0.6

#читаякниги
@rybasharp