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
그림으로 이해하고, 원문으로 깊이 읽습니다.
관심 주제와 난이도로 필요한 글을 찾아보세요. 개념을 익히는 학습과 원문에 근거한 연구 해설을 구분했습니다.

해외 학술 연구의 7개 분야
Tversky와 Kahneman의 기준점 실험은 무관한 시작값도 수량 추정의 출발점이 되어 조정이 부족할 수 있음을 보여 줍니다.
Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases
예측모형 해설은 순위를 가르는 판별력과 예측확률·관찰빈도의 일치인 보정이 서로 다른 성능이라고 강조합니다.
Calibration: the Achilles heel of predictive analytics
Baumeister·Streicher·Lermer의 6개 연구는 같은 10%라도 큰 분모 표현을 선호하는 비율 편향이 통계 노출과 수리 능력에 따라 달라짐을 보였다.
Ratio Bias Across Cultures and Disciplines: How Academic Background Shapes Statistical Decision-Making
해부학 학습 실험은 그림의 사실성과 설명 글의 거리를 따로 바꾸었습니다. 보기 편한 느낌과 기억 성과는 같은 결과가 아니었습니다.
Realistic details impact learners independently of split-attention effects
Nisbett와 동료들의 연구 종합은 추상 규칙, 다양한 사례, 영역 훈련이 추론 전이에 미치는 증거와 한계를 검토합니다.
Teaching Reasoning
356–360 / 484묶음