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유의확률(p값) 하나로 효과의 크기와 진실까지 말할 수 있을까?

미국통계학회의 여섯 원칙을 따라 p값이 말하는 것과 말하지 않는 것을 구분하고, 효과크기·불확실성·분석 투명성을 함께 읽습니다.

The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose

예측에 여백을 붙일 때, 폭은 누가 정할까?

보정용 오차 자료로 예측 구간을 만드는 컨포멀 예측(보정 자료로 오차 범위를 정하는 방법)의 입구를 살펴봅니다. 포함률 목표를 바꾸며 구간의 폭을 직접 비교하세요.

A Gentle Introduction to Conformal Prediction and Distribution-Free Uncertainty Quantification

평균 효과가 좋아도 다음 연구에서는 반대일 수 있을까?

IntHout 등은 Cochrane 메타분석을 검토해 평균이 유의한 경우에도 예측구간이 무효 또는 반대 방향을 포함하는 사례가 많음을 보였습니다.

Plea for Routinely Presenting Prediction Intervals in Meta-Analysis

순위를 잘 매기면 확률도 정확할까?

예측모형 해설은 순위를 가르는 판별력과 예측확률·관찰빈도의 일치인 보정이 서로 다른 성능이라고 강조합니다.

Calibration: the Achilles heel of predictive analytics

평균을 정확히 알면 다음 한 사람의 값도 좁게 맞힐 수 있을까?

평균 50, 표준편차 10인 교육 모형에서 표본 수를 늘리며 평균의 신뢰구간과 다음 한 관측값의 예측구간을 구분합니다.