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data_analysis:statistical_cognitive_bias [2020/05/12 20:38]
prgram [인과적 고정관념]
data_analysis:statistical_cognitive_bias [2020/06/07 23:20]
prgram [부작위 편향(omission bias), 무행동 편향]
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 +=== risk vs 통계학 ===
 +<​sup>​[[#​References|[17]]]</​sup>​
 +위험을 관리하는 도구로는 적절치 않다.
 +ex. Red/ Black 공 비율 추정
 +10회추출 -> 20회추출 한다고 신뢰수준이 2배가 되지 않음. -> sqrt(2) 만큼만 증가
 +Stationary 문제. (Red 공 자체가 임의로 결정된다면?​)
 +
 +=== 순진한 실증주의 ===
 +<​sup>​[[#​References|[17]]]</​sup>​
 +자동차 사고는 집 근처에서 발생 - 사고발생율이 높은게 아니라, 대게 집근처에서 운전 시간이 많은 것.
 +데이터를 사용해서 어떤 주장을 반증할 수는 있어도, 절대 입증할 수는 없다.
 +
 +=== 빈도 vs 결과 ===
 +<​sup>​[[#​References|[17]]]</​sup>​
 +  * 손실의 빈도나 확률은 그 자체로는 의미가 없음
 +    * 결과의 규모와 연계해서 평균값으로.. (기대값)
 +    * 가장 유망한 시나리오의 비중을 과대평가
 +    * 희귀사건을 공정하게 평가하지 않고 저평가함
 +
 +
 +=== 후견지명편향 ===
 +<​sup>​[[#​References|[17]]]</​sup>​
 +'​나는 처음부터 그럴 줄 알았어'​
 +이후에 얻은 정보 때문에 사건 당시 자신의 지식을 과대평가하는 현상
 +
 +
 +=== 시간과 소음 ===
 +<​sup>​[[#​References|[17]]]</​sup>​
 +뉴스에는 소음이 가득하고,​ 역사에는 없다
 +Ergodicity
 === 벅슨의 역설 === === 벅슨의 역설 ===
 A와 B 둘다 있는 사람이나,​ A와 B 둘다 없는 사람이 연구 대상에서 제외되었을 때, A-B 간의 가짜 관계가 생깁니다. <​sup>​[[#​References|[11]]]</​sup>​ A와 B 둘다 있는 사람이나,​ A와 B 둘다 없는 사람이 연구 대상에서 제외되었을 때, A-B 간의 가짜 관계가 생깁니다. <​sup>​[[#​References|[11]]]</​sup>​
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 엄청난 성공의 원인은 대부분 운 엄청난 성공의 원인은 대부분 운
 "​초기 모집단 규모"​가 중요 : 원숭이가 타자를 쳐서 소설을 완성했다 -> 5 원숭이 중 1면 대단하지만,​ 10^10 중 1면 ?? "​초기 모집단 규모"​가 중요 : 원숭이가 타자를 쳐서 소설을 완성했다 -> 5 원숭이 중 1면 대단하지만,​ 10^10 중 1면 ??
 +의심스러울 때는 새로운 idea, 정보, 기법을 체계적으로 거부하는 것이 최선 - 지금 우리는 실패한 신기술 빼고 성공한 기술만 보고 있음
 +
 +== 대체역사 ==
 +<​sup>​[[#​References|[17]]]</​sup>​
 +한 분야의 실적은 결과만으로 평가해서는 안되며, 역사가 다른 방식으로 진행되었을 경우의 대체 비용도 고려해야 한다.
 +Scenario Analysis, alternative Sample path, Monte Carlo simulation..
  
 == 횡단면 문제 == == 횡단면 문제 ==
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   * 무고한 사람이 알고리즘에 의해 테러리스트 분류 확률은 지극히 적지만, 동시에 알고리즘이 지목한 사람들은 거의 다 무고이다.   * 무고한 사람이 알고리즘에 의해 테러리스트 분류 확률은 지극히 적지만, 동시에 알고리즘이 지목한 사람들은 거의 다 무고이다.
  
 +  * 무조건, 조건부 평균 : 평균수명 78세인데,​ 지금 75세면 4년만 남았다는 뜻? 80세면?<​sup>​[[#​References|[17]]]</​sup>​
  
 === 유의 확률 === === 유의 확률 ===
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 === 무작위 혼동 === === 무작위 혼동 ===
-별의 광원 : 무작위이지만,​ 무리 짓는 성질이 있음. 듬성듬성이 무작위인 것이 아님 <​sup>​[[#​References|[11]]]</​sup>​+  * 별의 광원 : 무작위이지만,​ 무리 짓는 성질이 있음. 듬성듬성이 무작위인 것이 아님 <​sup>​[[#​References|[11]]]</​sup>​ 
 + 
 +  * reference case problem : 진정한 임의성은 이론으로만 존재할 뿐.<​sup>​[[#​References|[17]]]</​sup>​ 
 +    * 실제 데이터에 비임의성이 전혀 없으면, 인위적일 가능성. 
 +    * 무작위 데이터에는 항상 어떤 패턴이 존재. (사후검증 오류..) 
 +  * 복권에 두번 당첨될 확률은 1/17조 이지만, 누군가가 그런 행운이 생길 확률은 1/30
  
 === 부작위 편향(omission bias), 무행동 편향 === === 부작위 편향(omission bias), 무행동 편향 ===
Line 466: Line 508:
   * 백신 접종의 부작용이 더 커보임 (백신으로 예방 가능성 > 백신 부작용 가능성 임에도..) <​sup>​[[#​References|[1]]]</​sup>​   * 백신 접종의 부작용이 더 커보임 (백신으로 예방 가능성 > 백신 부작용 가능성 임에도..) <​sup>​[[#​References|[1]]]</​sup>​
   * '​사람들은 행동의 오류에 지나치게 집착하고,​ 기업은 실패의 비용을 지나치게 강조한다. 알아차리기 힘들지만 기업에 있어서 가장 큰 비용은 무행동의 오류다'​ - 제프 베조스   * '​사람들은 행동의 오류에 지나치게 집착하고,​ 기업은 실패의 비용을 지나치게 강조한다. 알아차리기 힘들지만 기업에 있어서 가장 큰 비용은 무행동의 오류다'​ - 제프 베조스
-  * 트롤리 딜레마 <​sup>​[[#​References|[1]]]</​sup>​+  * [[https://​namu.wiki/​w/​%ED%8A%B8%EB%A1%A4%EB%A6%AC%20%EB%94%9C%EB%A0%88%EB%A7%88|트롤리 딜레]]마 <​sup>​[[#​References|[1]]]</​sup>​
  
  
Line 478: Line 520:
     * 특정 범주의 사례들을 기억속에서 검색할 때 쉽게 잘 되면 그 범주를 과장해서 판단 (주의를 끄는 주요사건,​ 극적 사건, 개인적 경험)     * 특정 범주의 사례들을 기억속에서 검색할 때 쉽게 잘 되면 그 범주를 과장해서 판단 (주의를 끄는 주요사건,​ 극적 사건, 개인적 경험)
     * 가사에 기여하는 비율? 합이 100이 넘음     * 가사에 기여하는 비율? 합이 100이 넘음
 +    * <​sup>​[[#​References|[17]]]</​sup>​ 전국에서 발생하는 지진보다 캘리포니아에서 발생하는 지진이 잦을 것으로 생각. 어떤 방식으로 사망할 확률보다 테러로 사망할 확률이 더 높다고 생각.
  
   * 결정가중치 <​sup>​[[#​References|[4]]]</​sup>​   * 결정가중치 <​sup>​[[#​References|[4]]]</​sup>​
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 9. 제로투원,​ 피터 틸 9. 제로투원,​ 피터 틸
 10. 빌게이츠는 왜 과학책을 읽을까 10. 빌게이츠는 왜 과학책을 읽을까
-11. 틀리지 않는 법+11. 틀리지 않는 법,조던 엘렌버그 저, 열린책들,​ 2016
 12. 멀티팩터,​ 김영준, 스마트북스,​ 2020 12. 멀티팩터,​ 김영준, 스마트북스,​ 2020
 13. 너희 정말 아무말이나 믿는구나 13. 너희 정말 아무말이나 믿는구나
Line 686: Line 729:
 15. 오리지널스 15. 오리지널스
 16. 댄 애리얼리의 부의 감각, 댄 애리얼리 16. 댄 애리얼리의 부의 감각, 댄 애리얼리
-17. 행운에 속지 마라, 나심 니콜라스 탈+17. 행운에 속지 마라, 나심 니콜라스 탈레브 저, 이건 역, 중앙북스,​ 2019
  
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