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

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검색 결과206건

검색 결과 제목

  1. 81유의한 결과 묶음의 오류율은 개별 결과의 오류 확률일까?
  2. 82시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?
  3. 83두 채점자가 94% 일치하면 채점은 충분히 믿을 만할까?
  4. 84치료를 받을 때까지 살아남은 시간을 치료 효과로 세면 무엇이 왜곡될까?
  5. 85결정을 바꾸지 못하는 정보도 더 모아야 할까?
가상 시행1 선택10 거짓1 비율10%, 시행2 선택2 거짓1 비율50%, 시행3 선택0 비율0%. 시행별 평균20%, 선택이 있는 시행 평균30%.

유의한 결과 묶음의 오류율은 개별 결과의 오류 확률일까?

가상 시행1 선택10 거짓1 비율10%, 시행2 선택2 거짓1 비율50%, 시행3 선택0 비율0%. 시행별 평균20%, 선택이 있는 시행 평균30%.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

유의한 결과 묶음의 오류율은 개별 결과의 오류 확률일까?

거짓 발견률을 추정하는 연구는 다중 검정에서 무엇을 분모로 삼는지 분명히 합니다. 기대 비율과 이번 결과의 실제 비율도 구별해야 합니다.

A direct approach to false discovery rates

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

정보 누출은 학습·평가 파일을 분리하는 것만으로 모두 막히지 않습니다. 자료를 가공하고 모형을 선택하는 전체 과정에서 경계를 지켜야 합니다.

Leakage and the Reproducibility Crisis in ML-based Science

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
관찰 일치에서 우연 기대 일치를 빼 카파로 가는 계산 흐름 옆에 범주별 혼동표가 별도 상자로 표시된다.

두 채점자가 94% 일치하면 채점은 충분히 믿을 만할까?

관찰 일치에서 우연 기대 일치를 빼 카파로 가는 계산 흐름 옆에 범주별 혼동표가 별도 상자로 표시된다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

두 채점자가 94% 일치하면 채점은 충분히 믿을 만할까?

단순 일치율과 카파는 우연 일치에 대한 가정이 달라 같은 자료에서도 다른 신뢰도 신호를 낼 수 있습니다.

Interrater Reliability: The Kappa Statistic

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
입원 0일, 치료 3일, 결과 8일의 시간축에서 치료 전 불멸시간이 잘못 치료 노출로 분류되는 그림

치료를 받을 때까지 살아남은 시간을 치료 효과로 세면 무엇이 왜곡될까?

입원 0일, 치료 3일, 결과 8일의 시간축에서 치료 전 불멸시간이 잘못 치료 노출로 분류되는 그림
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

치료를 받을 때까지 살아남은 시간을 치료 효과로 세면 무엇이 왜곡될까?

치료군이 되려면 치료 시점까지 사건 없이 살아남아야 하는 시간을 치료 노출로 잘못 세면 보호 효과가 과장될 수 있습니다.

Immortal Time Bias in Cohort Studies: A Concept Simply Explained

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
검사 결과 +, 검사 결과 −, 같은 행동으로 합류의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

결정을 바꾸지 못하는 정보도 더 모아야 할까?

검사 결과 +, 검사 결과 −, 같은 행동으로 합류의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

결정을 바꾸지 못하는 정보도 더 모아야 할까?

Baron·Beattie·Hershey의 여섯 실험은 진단 가설과 맞는 검사 선호, 행동을 바꾸지 못하는 정보 탐색, 확신 과잉을 분리해 조사했습니다.

Heuristics and Biases in Diagnostic Reasoning: II. Congruence, Information, and Certainty

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

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