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앞조건이 거짓이면 ‘만약 P라면 Q’는 왜 참으로 계산될까?

앞조건과 뒤조건의 네 조합을 바꾸어 물질조건문을 거짓으로 만드는 유일한 반례를 찾고, 진리표와 일상 조건문의 범위를 구분합니다.

도입‘P이면 Q’라고 했는데 P가 거짓이고 Q도 거짓이라면 문장 전체를 왜 참으로 적을까요? 물질조건문은 P가 참인데 Q가 거짓인 한 조합만 규칙 위반으로 봅니다. 이 계산은 반례를 찾는 데 강력하지만 일상 조건문의 모든 의미를 보존하지는 않습니다.

벤 그림과 오일러 그림은 무엇을 다르게 남길까?

같은 집합 관계를 가능한 구역을 모두 남기는 벤 방식과 성립하는 관계만 배치하는 오일러 방식으로 바꾸어 읽습니다.

빈 구역과 존재하는 대상은 따로 표시한다중요한 주의점이 있습니다. ‘모든 현장 조사자는 연구원이다’는 현장 조사자가 실제로 한 명이라도 있다는 말까지 포함하지 않습니다. F를 R 안에 그렸다고 해서 F에 사람이 존재한다고 자동으로 읽으면 보편 문장에 존재 정보를 덧붙이게 됩니다. ‘일부 연구원이 현장 조사자이다’처럼 존재가 주어졌을 때만 겹친 구역에 점이나 이름을 놓아야 합니다.

변수를 많이 통제할수록 인과 추론이 좋아질까?

인과 다이어그램은 통제해야 할 공통 원인과 통제하면 오히려 경로가 열리는 합류 변수를 구분하게 합니다.

한계와 주의DAG의 결론은 화살표와 누락 변수에 관한 인과 가정에 의존합니다. 관찰 자료만으로 모든 방향을 확정할 수 없습니다.

회귀표 한 장의 모든 계수를 인과효과로 읽어도 될까?

Westreich와 Greenland의 ‘표 2 오류’를 통해 하나의 조정모형이 주 노출의 효과에는 맞아도 다른 공변량의 인과효과에는 맞지 않을 수 있음을 살펴봅니다.

도입논문 표에 나이, 운동, 소득, 치료의 조정 위험비가 나란히 있으면 네 계수를 모두 각 변수의 인과효과로 읽어도 될까요? Daniel Westreich와 Sander Greenland는 이를 ‘표 2 오류’라고 불렀습니다. 회귀모형은 보통 한 주 노출의 효과를 추정하도록 공변량을 골라 설계합니다. 그 공변량 자체를 새 노출로 바꾸면 교란·매개·충돌변수의 역할과 필요한 조정 집합이 달라질 수 있습니다.

스터디 참여와 점수가 함께 올랐으니 참여가 원인일까?

공통 원인·역방향·개입 결과를 바꾸어 관찰된 상관과 함께 가능한 인과 모형, 반례와 허용 결론을 다시 계산합니다.

3. 인과 모형은 관찰과 개입을 구분한다이 활동의 ‘무작위 배정에서 차이 있음·없음’은 실제 연구 결과가 아니라 개입 증거가 경쟁 모형을 어떻게 좁히는지 보여 주는 고정 분기입니다. 단일 실험도 이탈·불이행·측정 오류·표본 범위 때문에 모든 상황의 인과를 보장하지 않습니다.

좋은 이유를 갖고 있어도 그 이유로 믿지 않았다면 정당화될까?

키스 앨런 코르츠의 스탠퍼드 철학백과 항목을 읽으며, 사람이 어떤 믿음을 지지하는 좋은 이유를 갖고 있다는 사실과 실제로 그 이유 때문에 믿는다는 사실을 구별한다. 인과 이론, 반사실 이론, 메타 믿음 이론이 이 연결을 어떻게 설명하는지 살핀다.

시험 답을 바꿨다가 틀린 기억이 왜 더 오래 남을까?

네 연구는 정답을 오답으로 바꾼 경우가 오답을 정답으로 고친 경우보다 더 후회되고 잘 기억돼, 첫 답을 지켜야 한다는 믿음을 강화할 수 있음을 보였습니다.

네 연구가 실제 흔적, 기억, 감정 판단을 나눠 살폈습니다Kruger, Wirtz, Miller의 2005년 논문은 네 연구로 첫 직감 믿음을 조사했습니다. 대학 시험지의 지운 흔적을 분석해 답 변경의 실제 이득과 손해를 비교하고, 어떤 변경을 더 잘 기억하는지, 맞은 답을 틀리게 바꾼 경우와 틀린 답을 그대로 둔 경우를 자신과 타인에게 얼마나 후회스럽게 평가하는지 살폈습니다.

행동을 하나의 논리 연산자로 다룰 수 있을까?

세계를 바꾸는 행동과 실행 결과의 보장을 어떻게 논리식으로 나타내는가?

핵심 결과[α]P는 모든 실행 결과, ⟨α⟩P는 적어도 한 결과에서 P가 참이라는 뜻입니다. {P}S{Q}는 정상 종료 조건부 보장입니다.