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data_analysis:statistical_cognitive_bias [2020/05/12 20:50] prgram [빈도 vs 결과] |
data_analysis:statistical_cognitive_bias [2020/06/07 23:20] (current) 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 === | === 순진한 실증주의 === | ||
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| "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 == | ||
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| * 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..) | ||
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| * 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> |
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| * 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 | ||
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| 15. 오리지널스 | 15. 오리지널스 | ||
| 16. 댄 애리얼리의 부의 감각, 댄 애리얼리 | 16. 댄 애리얼리의 부의 감각, 댄 애리얼리 | ||
| - | 17. 행운에 속지 마라, 나심 니콜라스 탈렙 | + | 17. 행운에 속지 마라, 나심 니콜라스 탈레브 저, 이건 역, 중앙북스, 2019 |
| ~~DISCUSSION~~ | ~~DISCUSSION~~ | ||
