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백분율을 사람 수로 바꾸면 기저율의 분모가 보일까?

기저율·민감도·거짓양성률을 같은 기준 인원의 자연 빈도로 바꾸어, 양성자 가운데 실제 해당자를 결정하는 분모를 직접 확인합니다.

How to Improve Bayesian Reasoning Without Instruction: Frequency Formats

20명 중 4명이 빠졌는데 ‘75%가 좋아졌다’고만 써도 될까?

전체·추적·개선 인원과 누락 가정을 바꾸어 관찰 분모, 전체 기준 단순 경계와 공개해야 할 사유 문장을 다시 씁니다.

Item 22b: Losses and exclusions

AI가 빈칸을 0으로 채우면 평균이 달라질까?

빈칸은 관측된 0과 다릅니다. 어떤 칸이 빠졌는지와 제외·0 대체·지정값 대체 규칙을 바꾸며 평균과 분모가 어떻게 달라지는지 봅니다.

효과가 없어야 할 대조군에서 효과가 보이면 무엇을 의심해야 할까?

Lipsitch 등의 음성 대조 개념을 통해 관찰연구의 숨은 교란과 편향을 진단하는 법을 탐구합니다.

Negative Controls: A Tool for Detecting Confounding and Bias in Observational Studies

풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?

Wei 등의 연쇄 사고 촉진 연구를 모델 규모별로 읽고, 풀이 형식과 실제 추론 능력을 구분합니다.

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models