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같은 사람의 기록이 학습과 시험에 나뉘면 AI 점수가 부풀까?

사람 수·기록 수·시험 비율을 바꾸어 기록 단위 무작위 분할에서 같은 사람이 양쪽에 걸칠 가능성을 계산합니다.

AI가 여러 번 시도해 하나를 맞히면 한 번의 실력도 같은 걸까?

한 번의 성공 확률과 시도 횟수를 바꾸어 한 번 성공할 가능성과 단일 시도 실력을 분리합니다.

통계적으로 유의한 결과가 곧 참인 결론은 아닌 이유

존 이오아니디스는 발표된 연구 결과의 신뢰도가 유의수준 하나로 결정되지 않으며, 연구 전 가능성·검정력·편향·반복 검사의 수에 함께 좌우된다는 수리적 틀을 제시합니다.

왜 발표된 연구 결과의 대부분은 거짓일 수 있는가 — Why Most Published Research Findings Are False

표 한 장은 어떻게 계산의 순서를 보여 줄 수 있을까?

결과값만 맞으면 계산 절차도 옳다고 할 수 있을까요? 에이다 러브레이스가 분석기관을 설명하며 남긴 ‘주 G’의 단계표를 따라 연산 명령, 기억장소, 중간값, 반복을 구별하고, 설계된 절차와 실제 실행의 증거가 어떻게 다른지 살펴봅니다.

확률을 솔직하게 말하게 하는 채점 규칙이 있을까?

적절 점수규칙이 왜 예측자의 진짜 믿음을 보고하도록 유도하는지 살피고, Brier 손실과 로그 손실을 직접 계산해 봅니다.

Strictly Proper Scoring Rules, Prediction, and Estimation