Si la correlación no implica causalidad, qué utilidad sacamos de la correlación?

Cuando A está correlacionado con B hay 4 posibilidades:

1. A causa B
2. B causa A
3. Hay una variable C que causa A y B
4. No hay ninguna relación (los datos son casualidad)

Cuando A está correlacionado con B hay 4 posibilidades:

1. A causa B
2. B causa A
3. Hay una variable C que causa A y B+
4. No hay ninguna relación (los datos son casualidad)

Ella dice que no significa casualidad , porque esto no es una regla en todo el mundo. El tiempo va cambiando y la tecnología avanzando, puede que dentro de algunos años los automoviles sean mucho más efientes. Entonces la correlación es actual de los datos que tienes el datasheet, pero si cambiaras o agregars, tal vez cambie un poco.

Si es muy importante la correlación por ejemplo en machine learning, permite saber que features tienen más fuerza y cuáles pueden ser eliminadas para evitar la maldición de la dimesión.

https://www.jotdown.es/2016/06/correlacion-no-implica-causalidad/

Entonces

Es una herramienta que nos ayuda a entender como se relacionan los datos que estamos analizando y nos ayuda a formular posibles hipótesis, pero eso no implica que haya causalidad se debe analizar más a profundo, usar otras muestras para poder sacar conclusiones finales.