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

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검색 결과86건

검색 결과 제목

  1. 36두 원인의 공통 결과만 골라 보면 없던 관계가 생길까?
  2. 37처음 점수가 낮은 집단이 더 올랐다면 교육 효과일까?
  3. 38거짓 발견률 5%는 ‘한 번이라도 틀릴 확률 5%’와 같을까?
  4. 39유의한 결과 묶음의 오류율은 개별 결과의 오류 확률일까?
  5. 40시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?
X와 Y의 화살표가 선택 S에서 합류하고 S에 조건화하면 X와 Y 사이 점선 연관이 열리는 인과도

두 원인의 공통 결과만 골라 보면 없던 관계가 생길까?

X와 Y의 화살표가 선택 S에서 합류하고 S에 조건화하면 X와 Y 사이 점선 연관이 열리는 인과도
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

두 원인의 공통 결과만 골라 보면 없던 관계가 생길까?

선택 편향의 구조적 설명은 두 변수의 공통 결과에 조건을 걸면 원래 없던 연관도 생길 수 있음을 인과도식으로 보여 줍니다.

A Structural Approach to Selection Bias

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
안정 점수 70, 독립 흔들림 ±10의 가상 모형. 첫 점수60인 집단의 두 번째 점수는 60 또는80이 각각50%로 기대 평균70이다.

처음 점수가 낮은 집단이 더 올랐다면 교육 효과일까?

안정 점수 70, 독립 흔들림 ±10의 가상 모형. 첫 점수60인 집단의 두 번째 점수는 60 또는80이 각각50%로 기대 평균70이다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

처음 점수가 낮은 집단이 더 올랐다면 교육 효과일까?

평균으로의 회귀를 이해하려면 출발값·변화량·측정의 흔들림을 함께 봐야 합니다. 보정 공식도 가정 검토를 대신하지 않습니다.

Correcting for Regression to the Mean in Behavior and Ecology

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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 →
학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

정보 누출은 학습·평가 파일을 분리하는 것만으로 모두 막히지 않습니다. 자료를 가공하고 모형을 선택하는 전체 과정에서 경계를 지켜야 합니다.

Leakage and the Reproducibility Crisis in ML-based Science

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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