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원인이 되어 발생한다. 따라서 단순한 수치 비교만으로 결론을 도출하는 것은 위험하며, 데이터의 맥락을 고려한 세밀한 분석이 필수적이다.
심슨의 역설은 대학 입학률, 의료 연구, 스포츠 통계 등 다양한 분야에서 실제로 발생하며, 이를 올
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심슨의 역설, 데이터야놀자, 2019
김상조, 노태석 외, 경영통계학, 창명, 2016
Jaggia, Sanjiv, Alison Kelly, 경영통계학, 한티미디어, 2016 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 심슨의 역설(Simpson's Paradox)과 그 발생 원인
2. 우리 주위에서 발생한 사례 요약
3.
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심슨역설과 인과 : SGS의 해결책을 중심으, 한국철학회, 2007
김홍준 저, 경영통계학, 명진출판사, 2017 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 심슨의 역설(Simpson's Paradox)과 그 발생 원인
2. 우리 주위에서 발생한 사례 요약정리 및 그 역설을 해결해 올바로
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알게 된다면, P에 충실한 인과구조가 될 것이다. SGS는 주어진 확률분포 P에 충실하지 않은 인과구조를 배제함으로써 올바르게 해석할 수 있다고 주장한다.
Ⅲ 결론
이상과 같이 심슨의 역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로
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. 참고자료
그림으로 설명하는 개념 쏙쏙 통계학 와쿠이 요시유키, 와쿠이 사다미 저 | 성안당 | 2016.08.10 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 심슨의 역설 개념과 발생원인
2. 우리 주위에서 발생한 심슨의 역설 사례와 해석
Ⅲ. 결론
Ⅳ. 참고자료
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