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

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검색 결과 제목

  1. 31점들을 시간 순서로 이으면 두 변화가 더 잘 보일까?
  2. 32거짓 발견률 5%는 ‘한 번이라도 틀릴 확률 5%’와 같을까?
  3. 33유의한 결과 묶음의 오류율은 개별 결과의 오류 확률일까?
  4. 34정리와 증명을 함께 늘리면 자동증명기가 더 강해질까?
  5. 35세 사람 이상이 토론하면 논증 구조도 달라질까?
정렬된 다섯 p값과 순위별 BH 문턱을 비교하고 FDR과 FWER의 서로 다른 분모를 표시한 표

거짓 발견률 5%는 ‘한 번이라도 틀릴 확률 5%’와 같을까?

정렬된 다섯 p값과 순위별 BH 문턱을 비교하고 FDR과 FWER의 서로 다른 분모를 표시한 표
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

거짓 발견률 5%는 ‘한 번이라도 틀릴 확률 5%’와 같을까?

Benjamini–Hochberg 절차는 발견들 가운데 거짓 발견의 기대 비율을 통제합니다. 적어도 하나의 오류를 막는 가족단위 오류율과 분모가 다릅니다.

Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
가상 시행1 선택10 거짓1 비율10%, 시행2 선택2 거짓1 비율50%, 시행3 선택0 비율0%. 시행별 평균20%, 선택이 있는 시행 평균30%.

유의한 결과 묶음의 오류율은 개별 결과의 오류 확률일까?

가상 시행1 선택10 거짓1 비율10%, 시행2 선택2 거짓1 비율50%, 시행3 선택0 비율0%. 시행별 평균20%, 선택이 있는 시행 평균30%.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

유의한 결과 묶음의 오류율은 개별 결과의 오류 확률일까?

거짓 발견률을 추정하는 연구는 다중 검정에서 무엇을 분모로 삼는지 분명히 합니다. 기대 비율과 이번 결과의 실제 비율도 구별해야 합니다.

A direct approach to false discovery rates

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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