심슨의 역설 PPT

소개

심슨의 역설이란?
자료 활용 방법에 따라
부분에 대한 분석 결과와
전체에 대한 분석 결과가
일치하지 않는 현상을 말한다.

목차

1.simpson`s paradox 정의 및 소개 (수학적 Demonstraion포함)

2.simpson`s paradox 발생 원인

3.simpson`s paradox Example 1

4.simpson`s paradox Example 2

5.simpson`s paradox에 대한 대처방안

본문내용

심슨의 역설이란?
자료 활용 방법에 따라
부분에 대한 분석 결과와
전체에 대한 분석 결과가
일치하지 않는 현상을 말한다.

Demonstration
부분data의 크기와
전체 data의 크기가
달라질 수 있다.

Example 1
각 그룹의 수가 다르다
Group 2 & 3 > Group 1 & 4
WHY?
Stone size가 성공률에 큰 영향
Stone size > 어떤 치료방법 선택
→Group 2 성공률 > Group 3 성공률
Example 1
수능 성적은 대학에서의 수학능력과 관계가 없다?
각 학과 내에서
성적 비교:
비인기 학과A
인기 학과 B
Example 2

Example 2
수능 성적은 대학에서의 수학능력과 관계가 없다?

‘학과 성적이 대체로 학과 안에서 매겨진다’
→변수를 빠뜨림
‘A학과, B학과 학생들이 같은 수업을 듣는다’
→새로운 전제 필요
Example 2

How to decide
전체 data? 부분 data?

전체 data? 부분 data?
선택의 기준: data 뒤에 숨겨져 있는 Story!
각각의 story를 알고 어떤 data를 선택할 것인지 결정하는 것이 바로 우리들의 몫
필요한 변수를 빠뜨리지 않도록 주의!

참고자료

· 서울대학교 경제통계학 강의록, 류근관 교수님
· http://cafe.naver.com/pragmatist.cafe?iframe_url=/ArticleRead.nhn%3Farticleid=15830&
· http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_Networks
· http://masanjin.net/blog/old21 
· http://blog.naver.com/yjk57117?Redirect=Log&logNo=110029682429
· http://www.herkimershideaway.org/writings/emilypjt.htm
· http://blog.naver.com/rkdanwls?Redirect=Log&logNo=50044284410
· http://lodastatin.blog.me/80115168272