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검색 결과29건

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증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인과 다이어그램은 교란 경로와 매개·충돌 변수를 구분합니다. 상관이 큰 변수부터 넣는 선택은 편향을 만들 수 있습니다.

Robust Causal Inference Using Directed Acyclic Graphs: the R package ‘dagitty’

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

Lee와 Lemieux의 회귀불연속 설계 안내를 바탕으로 컷오프 주변의 연속성 가정, 조작 가능성, 국소 효과와 대역폭 선택을 구분한다.

Regression Discontinuity Designs in Economics

다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

시각적 라인업은 관찰 그래프를 영가설에서 만든 그래프들 사이에 놓고 사람이 구별하는지를 검정 절차로 해석합니다.

Human Factors Influencing Visual Statistical Inference

다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

세 논쟁적 주제의 실험은 초기 태도가 약한 참가자에게 그래프의 설득 효과가 더 컸지만 강한 반대 태도에서는 달라질 수 있음을 보였습니다.

The Persuasive Power of Data Visualization

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

Elwert와 Winship은 서로 독립인 두 원인이 공통 결과에 모일 때 그 결과를 조건화하면 가짜 연관이 열리는 선택 편향을 인과 다이어그램으로 통합했다.

Endogenous Selection Bias: The Problem of Conditioning on a Collider Variable

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