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

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검색 결과113건

검색 결과 제목

  1. 86함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?
  2. 87각각 더 좋은데 합치면 더 나쁠 수 있을까?
  3. 88같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?
  4. 89증명 답안의 점수를 인공지능(AI)에게 맡겨도 될까?
  5. 90변수를 많이 통제할수록 인과 추론이 좋아질까?
햇빛에서 집중으로 가는 후보 화살표와 함께 학년, 교실 위치, 소음, 교사 배정이 만드는 대안 경로를 표시하고 시간성·일관성·실험 질문을 곁에 둔 인과도.

함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?

햇빛에서 집중으로 가는 후보 화살표와 함께 학년, 교실 위치, 소음, 교사 배정이 만드는 대안 경로를 표시하고 시간성·일관성·실험 질문을 곁에 둔 인과도.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?

Bradford Hill의 아홉 관점을 합격 체크리스트가 아니라 인과 설명을 비판적으로 묻는 틀로 읽습니다.

The Environment and Disease: Association or Causation?

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
가까운 구역 가팀9/10 나팀80/100, 먼 구역 가팀30/100 나팀2/10. 합계 가팀39/110 약35.5%, 나팀82/110 약74.5%.

각각 더 좋은데 합치면 더 나쁠 수 있을까?

가까운 구역 가팀9/10 나팀80/100, 먼 구역 가팀30/100 나팀2/10. 합계 가팀39/110 약35.5%, 나팀82/110 약74.5%.
증거·확률·인과관계논리학 배우기 · 개념·이론 · 심화

각각 더 좋은데 합치면 더 나쁠 수 있을까?

쉬운 일과 어려운 일의 비중이 다르면 전체 성공률의 순위가 뒤집힐 수 있습니다. 분모를 보존하며 집계하는 연습입니다.

Simpson’s Paradox

게시 2026-09-12 · 약 7분논리학 학습 글 읽기 →
같은 독서 시간과 점수 자료를 두 집단 평균 막대와 개인 점으로 나타낼 때 각각 드러나는 정보, 숨는 정보와 허용되는 결론을 비교한 표.

같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?

같은 독서 시간과 점수 자료를 두 집단 평균 막대와 개인 점으로 나타낼 때 각각 드러나는 정보, 숨는 정보와 허용되는 결론을 비교한 표.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?

세 차례 크라우드 실험은 집계 수준과 시각 표지가 인과 판단을 흔들 수 있음을 보였습니다. 그래프와 결론의 거리를 점검합니다.

Illusion of Causality in Visualized Data

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
홀수 합의 두 사례만 든 답안 A와 임의의 두 홀수를 사용한 답안 B를 비교하는 표. B는 합이 정수의 두 배임을 보인다.

증명 답안의 점수를 인공지능(AI)에게 맡겨도 될까?

홀수 합의 두 사례만 든 답안 A와 임의의 두 홀수를 사용한 답안 B를 비교하는 표. B는 합이 정수의 두 배임을 보인다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 답안의 점수를 인공지능(AI)에게 맡겨도 될까?

수학올림피아드 증명 평가 연구에서 자동 채점의 어려움을 읽습니다. 예시 확인과 일반 증명을 구별하는 작은 답안으로 채점 근거를 점검합니다.

Proof or Bluff? Evaluating LLMs on 2025 USA Math Olympiad

게시 2026-09-12 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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