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data_analysis:statistical_cognitive_bias [2020/05/12 20:50]
prgram [빈도 vs 결과]
data_analysis:statistical_cognitive_bias [2020/06/03 20:25]
prgram [무작위 혼동]
Line 4: Line 4:
  
  
 +
 +=== 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 === === 순진한 실증주의 ===
Line 188: Line 195:
 "​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 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 ==
Line 487: Line 499:
   * 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 problem : 진정한 임의성은 이론으로만 존재할 뿐.<​sup>​[[#​References|[17]]]</​sup>​+  * reference ​case problem : 진정한 임의성은 이론으로만 존재할 뿐.<​sup>​[[#​References|[17]]]</​sup>​
     * 실제 데이터에 비임의성이 전혀 없으면, 인위적일 가능성.     * 실제 데이터에 비임의성이 전혀 없으면, 인위적일 가능성.
     * 무작위 데이터에는 항상 어떤 패턴이 존재. (사후검증 오류..)     * 무작위 데이터에는 항상 어떤 패턴이 존재. (사후검증 오류..)
Line 508: 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>​