<데이터 분석과 통계적 사고방식> 수업에서 사람들이 자주 범하는 오류와 종종 직관에 반한다고 느끼는 통계 법칙에 대해 배웠다. 베이즈 정리와 파이프 모델, 포크 등은 소화에 시간이 필요할 듯.
(1) 생존 편향
세계 대전 때 간신히 아군 기지로 돌아온 비행기들이 어느 부위에 총탄을 맞았는지 분석해 기체를 보강할지 결정할 때, 가장 손상이 많이 된 꼬리나 날개 부분이 아닌, 거의 그대로 돌아온 엔진 부분을 덧대기로 했다. 그 곳을 맞은 비행기들은 살아돌아오지 못했을 것이므로. (좋아하는 일화다)
오늘 짐 콜린스의 <좋은 기업을 넘어 위대한 기업으로>가 저지른 오류도 비슷하다.
- 출처: 유재명, <데이터 분석과 통계적 사고방식> 수업 자료 (2020/08/28)
(2) 큰 수의 법칙: data set의 크기가 작으면 평균에서 벗어나는 일이 많이 생길 수 있다.
EX) 작은 학교의 성공: 전체 학생 수가 작다보니 때에 따라 문제 행동을 일으키는 학생이 없을 수 있다 vs 규모가 큰 학교는 문제 행동을 일으키는 학생이 있기 마련이다.
(3) 평균으로의 회귀는 인과관계가 없어야 한다 (있는 것처럼 보일 때가 많다)
그냥 일찍 일어나지는 날도 있는데, 자주 벌어지는 일은 아님 (O)
어제 일찍 일어나서 피곤한 나머지 오늘은 늦게 눈이 떠짐 (X)
/* rise and shine */