예측에 여백을 붙일 때, 폭은 누가 정할까?
보정용 오차 자료로 예측 구간을 만드는 컨포멀 예측(보정 자료로 오차 범위를 정하는 방법)의 입구를 살펴봅니다. 포함률 목표를 바꾸며 구간의 폭을 직접 비교하세요.
A Gentle Introduction to Conformal Prediction and Distribution-Free Uncertainty Quantification
게시 2026-09-15 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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결과와 관련된 변수는 모두 통제해야 할까?
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’
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
검사가 양성이면 질병 확률은 검사 정확도와 같을까?
민감도 하나로 검사 후 확률을 읽을 수 없습니다. 사전 가능성과 우도비를 결합해 증거가 믿음을 얼마나 바꾸는지 계산합니다.
Diagnostic Tests 4: Likelihood Ratios
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
유의확률(p값)이 0.05면 ‘이 결론이 틀릴 확률’도 5%일까?
Colquhoun의 계산은 p값과 발견의 사후 오류확률이 다른 양임을 보이며, 사전가능성·검정력·관측 증거를 함께 명시해야 한다고 주장합니다.
An Investigation of the False Discovery Rate and the Misinterpretation of p-values
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
그래프를 만든 사람이 아는 이야기가 독자에게도 똑같이 보일까?
그래프에 앞서 들은 배경 이야기는 두드러지는 패턴을 바꾸고, 사람은 그 패턴이 초보 독자에게도 두드러질 것이라 예측했습니다.
The Curse of Knowledge in Visual Data Communication
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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