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부트스트랩은 관찰 표본을 바탕으로 통계량의 변동을 추정합니다. 재표집 횟수와 실제 조사 대상 수가 서로 다른 역할을 한다는 점을 알아봅니다.
Bootstrap Methods for Standard Errors, Confidence Intervals, and Other Measures of Statistical Accuracy
대학생 실험에서 자료를 보지 않고 회상하는 인출 연습은 정교화 개념지도보다 일주일 뒤 이해·추론 검사에서 높았다.
Retrieval Practice Produces More Learning than Elaborative Studying with Concept Mapping
Butler의 네 실험은 피드백을 동반한 반복 회상이 반복 공부보다 새 추론 질문으로의 전이를 높일 수 있음을 보였지만 과제와 표본의 범위가 제한됩니다.
Repeated Testing Produces Superior Transfer of Learning Relative to Repeated Studying
자기일관성 방법은 다양한 풀이 경로에서 최종 답을 모읍니다. 정답률 개선과 답의 논리적 보증을 구별하고, 반복 답변의 독립성도 따져 봅니다.
Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models
Tversky와 Kahneman은 84명의 전문 심리학자 설문과 사례 분석을 통해 작은 표본의 대표성·검정력·재현성을 과대평가하는 경향을 설명했습니다.
Belief in the Law of Small Numbers
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