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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. 101분석 방법을 조금 바꾸면 연구 결론도 달라질까?
  2. 102분석 선택이 많아지면 거짓 양성도 늘어날까?
  3. 103토론 규칙이 정해져도 역할의 윤리는 남을까?
  4. 104정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?
  5. 105함께 움직였다고 원인이라고 말할 수 있을까?
두 코딩과 두 모형의 네 조합에 임의의 추정값 -0.8, 0.2, 1.1, 1.5를 연결한 표. 실제 분석 결과가 아님을 표시한다.

분석 방법을 조금 바꾸면 연구 결론도 달라질까?

두 코딩과 두 모형의 네 조합에 임의의 추정값 -0.8, 0.2, 1.1, 1.5를 연결한 표. 실제 분석 결과가 아님을 표시한다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

분석 방법을 조금 바꾸면 연구 결론도 달라질까?

명세 곡선 분석은 타당한 분석 선택들을 함께 드러냅니다. 결론 하나만 읽을 때 놓치기 쉬운 선택의 영향을 살펴봅니다.

Specification curve analysis

게시 2026-09-12 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
분석 선택, 다중 시도, 전체 공개를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

분석 선택이 많아지면 거짓 양성도 늘어날까?

분석 선택, 다중 시도, 전체 공개를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

분석 선택이 많아지면 거짓 양성도 늘어날까?

자료수집·분석의 공개되지 않은 선택 유연성이 명목상 5%보다 훨씬 많은 유의 결과를 만들 수 있음을 모의실험과 실험으로 보였습니다.

False-Positive Psychology: Undisclosed Flexibility in Data Collection and Analysis Allows Presenting Anything as Significant

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
HOL Light, 공통 벤치마크, 강화학습의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?

HOL Light, 공통 벤치마크, 강화학습의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?

HOList는 HOL Light의 수학 말뭉치를 기계학습 환경과 벤치마크로 공개해 증명 모델을 같은 조건에서 훈련·재생·검증하도록 했습니다.

HOList: An Environment for Machine Learning of Higher-Order Theorem Proving

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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