Некоторые методы выявления ложной корреляции в больших данных:

• Анализ остатков. 1 Если остаткам модели не хватает стационарности, это может быть признаком ложной регрессии. 1 Для проверки наличия единичных корней у остатков модели используют, например, расширенный тест Дики-Фуллера или тест Квятковского-Филлипса-Шмидта-Шина. 1
• Тест Филлипса-Перрона. 1 Статистический тест, который используют в эконометрике и анализе временных рядов. 1 Он предназначен для обнаружения наличия единичного корня путём изучения поведения переменной временного ряда с течением времени. 1
• Метод отклонения коэффициентов корреляции. 2 Для поиска ложных значений необходимо выбрать пороговый уровень коэффициента корреляции. 2 Отнесение усреднённого значения в интервал ниже выбранного порогового уровня позволяет сделать предположение о наличии в интервале данных ложных значений. 2
• Метод частной корреляции. 35 Если две переменные коррелируют, можно предположить, что эта корреляция обусловлена влиянием третьей переменной. 3 Для проверки этого предположения достаточно исключить влияние этой третьей переменной и вычислить корреляцию двух переменных без учёта влияния третьей переменной. 3