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AI가 모를 때 멈추면 더 믿을 수 있을까?

신뢰도 문턱을 높일수록 응답 범위와 응답한 사례의 오류가 어떻게 함께 달라지는지 계산하고, 보류를 포함한 운영 기준을 세웁니다.

사건 수가 같으면 위험도 같은 걸까?

고장 6건이 같아도 120기계-월과 60기계-월을 나누면 발생 속도는 5와 10으로 달라지는 예시로 사람-시간형 분모를 읽습니다.

유의해진 순간 멈추면 오류율도 그대로일까?

40·60·80·100명에서 같은 p값을 보면서 매번 0.05, 최종 한 번, 네 번 보정이라는 세 규칙이 어떤 판단을 만드는지 비교합니다.

발표되지 않은 연구가 빠지면 결론은 얼마나 달라질까?

Bartoš 등은 네 분야 6만8천여 메타분석을 다시 분석해 선택 편향 보정 뒤 효과 존재 확률과 크기가 흔히 줄어드는 흔적을 보고했습니다.

Footprint of Publication Selection Bias on Meta-analyses in Medicine, Environmental Sciences, Psychology, and Economics

AI가 80%라고 말하면 열 번 중 여덟 번 맞을까?

AI가 붙인 신뢰도와 같은 신뢰도를 받은 사례의 실제 정답 비율을 구간별로 맞대어 과신과 과소신을 찾습니다.