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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과170건

검색 결과 제목

  1. 76다른 조사에서 얻은 지역 평균을 연결하면 무엇이 빠질까?
  2. 77드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?
  3. 78그래프를 얇게 줄여도 값의 차이는 그대로 읽힐까?
  4. 79정책 시행 시점이 제각각이면 이중차분 평균이 뒤섞일까?
  5. 80쉬운 부등식을 합성한 문제에서 증명 인공지능(AI)가 갑자기 약해질까?
가 지역 모집단 1000명, 시간 조사 표본 100명 10% 평균 4시간, 별도 점수 조사 200명 20% 평균 70점의 자료 구조표.

다른 조사에서 얻은 지역 평균을 연결하면 무엇이 빠질까?

가 지역 모집단 1000명, 시간 조사 표본 100명 10% 평균 4시간, 별도 점수 조사 200명 20% 평균 70점의 자료 구조표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

다른 조사에서 얻은 지역 평균을 연결하면 무엇이 빠질까?

2025년 생태학적 분석 연구는 별도 표본조사의 평균을 연결할 때 생기는 편향을 살폈습니다. 지역명이 같다는 사실과 같은 사람을 측정했다는 사실을 구분합니다.

Assessing and adjusting for bias in ecological analysis using multiple sample datasets

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
실제 빈도는 독립인 2대2 격자에서 드문 색과 드문 부정 항목이 만나는 한 칸만 강조되고 기억 화살표가 표시된 도식

드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?

실제 빈도는 독립인 2대2 격자에서 드문 색과 드문 부정 항목이 만나는 한 칸만 강조되고 기억 화살표가 표시된 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?

Weigl 등 연구의 행동·ERP 결과를 통해 드문 색과 부정적 단어의 결합이 출처 기억과 빈도 추정을 바꾸지만 단순한 P300 기억 설명은 지지되지 않았음을 살펴봅니다.

The effect of shared distinctiveness on source memory: An event-related potential study

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
값 범위 0~20에서 높이 200픽셀은 차이 2를 20픽셀로, 높이 40픽셀은 4픽셀로 표현한다는 축척표.

그래프를 얇게 줄여도 값의 차이는 그대로 읽힐까?

값 범위 0~20에서 높이 200픽셀은 차이 2를 20픽셀로, 높이 40픽셀은 4픽셀로 표현한다는 축척표.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

그래프를 얇게 줄여도 값의 차이는 그대로 읽힐까?

호라이즌 그래프 연구는 좁은 화면에 시계열을 넣을 때 높이·색 띠·읽기 시간이 함께 달라진다는 점을 보여 줍니다.

Sizing the Horizon: The Effects of Chart Size and Layering on the Graphical Perception of Time Series Visualizations

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
조기 도입 A, 후기 도입 B, 미도입 C의 시간표에서 좋은 비교와 이미 처치된 집단을 통제로 쓰는 주의 비교가 색으로 구분된 도식

정책 시행 시점이 제각각이면 이중차분 평균이 뒤섞일까?

조기 도입 A, 후기 도입 B, 미도입 C의 시간표에서 좋은 비교와 이미 처치된 집단을 통제로 쓰는 주의 비교가 색으로 구분된 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

정책 시행 시점이 제각각이면 이중차분 평균이 뒤섞일까?

Goodman-Bacon의 분해를 통해 시차 도입 자료의 두 방향 고정효과 추정치가 여러 2×2 비교의 가중평균이며 이미 처치된 집단이 통제가 될 때 해석이 흔들릴 수 있음을 설명합니다.

Difference-in-Differences with Variation in Treatment Timing

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
두 개의 쉬운 부등식 조각이 재작성과 합성 노드를 지나 Lean 목표로 가며 중간 합성 지점에 병목 표시가 있는 흐름도

쉬운 부등식을 합성한 문제에서 증명 인공지능(AI)가 갑자기 약해질까?

두 개의 쉬운 부등식 조각이 재작성과 합성 노드를 지나 Lean 목표로 가며 중간 합성 지점에 병목 표시가 있는 흐름도
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

쉬운 부등식을 합성한 문제에서 증명 인공지능(AI)가 갑자기 약해질까?

Ineq-Comp v2를 바탕으로 익숙한 부등식의 변수 복제·대수 재작성·다단계 합성이 현재 Lean 증명 모델의 구성적 일반화를 크게 흔드는지 살펴봅니다.

Ineq-Comp: Benchmarking Human-Intuitive Compositional Reasoning in Automated Theorem Proving on Inequalities

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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