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

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검색 결과30건

검색 결과 제목

  1. 16더 잘 떠오르는 위험이 실제보다 더 흔해 보일까?
  2. 17빈칸을 평균값 하나로 채우면 불확실성도 사라질까?
  3. 18‘과신한다’는 말은 실력·순위·확신 중 무엇이 지나치다는 뜻일까?
  4. 19같은 가능성을 어떻게 나누어 보여 주느냐가 확률 판단을 바꿀까?
  5. 20무작위 숫자를 본 뒤의 추정치는 왜 그 숫자 쪽으로 끌릴까?
왼쪽 기억에서 떠오르는 사례 막대와 오른쪽 공식 통계 빈도 막대가 분리되어 있고 같은 두 위험의 순서가 달라질 수 있음을 보여 준다.

더 잘 떠오르는 위험이 실제보다 더 흔해 보일까?

왼쪽 기억에서 떠오르는 사례 막대와 오른쪽 공식 통계 빈도 막대가 분리되어 있고 같은 두 위험의 순서가 달라질 수 있음을 보여 준다.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

더 잘 떠오르는 위험이 실제보다 더 흔해 보일까?

사망 원인의 빈도를 판단한 고전 실험은 생생하고 보도되기 쉬운 사건이 빈도 추정을 어떻게 기울일 수 있는지 보여 줍니다.

Judged Frequency of Lethal Events

게시 2026-09-13 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
관측 자료, 여러 대치본 m개, 추정치·분산 결합의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

빈칸을 평균값 하나로 채우면 불확실성도 사라질까?

관측 자료, 여러 대치본 m개, 추정치·분산 결합의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

빈칸을 평균값 하나로 채우면 불확실성도 사라질까?

Sterne 등은 다중대치의 가정과 절차를 설명하고 59편의 사용 사례를 검토해 보고 누락과 민감도 분석의 부족을 지적했습니다.

Multiple Imputation for Missing Data in Epidemiological and Clinical Research: Potential and Pitfalls

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
과신을 과대평가, 과대배치, 과도정밀성의 세 열로 나누고 각각 실제 점수, 순위, 확률범위와 비교한 표

‘과신한다’는 말은 실력·순위·확신 중 무엇이 지나치다는 뜻일까?

과신을 과대평가, 과대배치, 과도정밀성의 세 열로 나누고 각각 실제 점수, 순위, 확률범위와 비교한 표
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

‘과신한다’는 말은 실력·순위·확신 중 무엇이 지나치다는 뜻일까?

과신 연구는 실제 성과의 과대평가, 타인 대비 과대배치, 믿음 범위의 과도한 정밀성을 구분하며 과제 난도에 따라 앞의 두 편향은 반대로 움직일 수 있음을 보였습니다.

The Trouble with Overconfidence

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 전체 직사각형을 두 칸과 네 칸으로 나눈 뒤 균등 배분 기준이 50퍼센트와 25퍼센트로 달라지는 비교 도식

같은 가능성을 어떻게 나누어 보여 주느냐가 확률 판단을 바꿀까?

같은 전체 직사각형을 두 칸과 네 칸으로 나눈 뒤 균등 배분 기준이 50퍼센트와 25퍼센트로 달라지는 비교 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 가능성을 어떻게 나누어 보여 주느냐가 확률 판단을 바꿀까?

Fox와 Clemen의 다섯 연구를 바탕으로 같은 사건 공간도 선택지 분할 방식에 따라 각 항목의 주관확률이 균등한 ‘무지 사전분포’ 쪽으로 끌릴 수 있음을 설명합니다.

Subjective Probability Assessment in Decision Analysis: Partition Dependence and Bias Toward the Ignorance Prior

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
무작위 시작값 10과 65에서 중앙 추정 25와 45로 이어지는 두 경로와 실제 근거 확인점이 별도로 표시된다.

무작위 숫자를 본 뒤의 추정치는 왜 그 숫자 쪽으로 끌릴까?

무작위 시작값 10과 65에서 중앙 추정 25와 45로 이어지는 두 경로와 실제 근거 확인점이 별도로 표시된다.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

무작위 숫자를 본 뒤의 추정치는 왜 그 숫자 쪽으로 끌릴까?

Tversky와 Kahneman의 기준점 실험은 무관한 시작값도 수량 추정의 출발점이 되어 조정이 부족할 수 있음을 보여 줍니다.

Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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