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	번호	제목	댓글날짜	추천/비공감	삭제
	319	K1.5 설계의 함정 [새창]	2017-04-24 12:02:43	0	삭제
		다시보니 제가 잘못 봤네요.
	318	K1.5 설계의 함정 [새창]	2017-04-24 11:53:17	0	삭제
		https://drive.google.com/file/d/0B_EqYk3fmwMJV0tlRVlTUThSQWs/view?usp=sharing 솔직히 이 시뮬레이션에 무슨 의미가 있나 싶은데, 시뮬레이션을 하면 이렇게 됩니다.
	317	무슨 천동설 보는 느낌임 [새창]	2017-04-24 11:40:47	5	삭제
		지구가 돌면 원심력 때문에 사람이 다 날아갑니다.
	316	K1.5 설계의 함정 [새창]	2017-04-24 11:38:12	0	삭제
		그리고 애초에 K값을 고정으로 두고 미분류표의 비율이 산출되었다면, 여기서 얻어진 값을 K값 구하는 공식에 넣으면 K값이 그대로 나와야 합니다. 이게 다르면 시뮬레이션이 무언가 잘못되었다는 겁니다.
	315	K1.5 설계의 함정 [새창]	2017-04-24 11:34:03	0	삭제
		그러면 시뮬레이션이 잘못됀 것 아닌가요? 제가 시뮬레이션 해 보니 결과가 전혀 다른데...
	314	K1.5 설계의 함정 [새창]	2017-04-24 11:28:33	0	삭제
		K값을 고정값으로 두고 득표율 변화에 따라 비분류표의 득표율을 시뮬레이션한 것 맞나요?
	313	용의 발자국과 K값 [새창]	2017-04-24 10:37:34	1	삭제
		이 상황을 용에 대한 증명 문제로 비유한 건데, 본문에도 없는 목책은 어디서 튀어나온건가요?
	312	K1.5 설계의 함정 [새창]	2017-04-24 10:20:47	0	삭제
		그 박빙이라는 상황을 어떻게 해석하느냐에 따라 다를 수 있습니다만, 세대간 갈등이 첨예하게 나타나는 지역이라면 지지자 특성이 K값에 더 강하게 나타날 수 있고, 세대간 갈등이 약한 지역에서는 지지자의 특성이 K값에 덜 뚜렷하게 나타날 수 있죠.
	311	K1.5 설계의 함정 [새창]	2017-04-24 10:17:36	1	삭제
		가정1. 고령층은 실수할 확률이 3% 이다. 젊은층은 실수할 확률이 2% 이다. 가정2 세대별로 지지하는 후보가 다르다. 이 가정이 참이라고 한다면 K값은 노령 인구의 비율이나 특정 후보의 지지도의 영향은 크게 받지 않습니다. 이 가설이 참이라는 전제 하에 문 후보의 지지율이 90%인 지역에서도 K는 1.5가 나올 수 있습니다.
	310	K1.5 설계의 함정 [새창]	2017-04-24 10:10:04	0	삭제
		K값은 각 후보의 지지율과는 별개의 문제입니다.
	309	카지노에서 룰렛에 대해서 [새창]	2017-04-24 10:06:32	0	삭제
		돈의 기대값
	308	카지노에서 룰렛에 대해서 [새창]	2017-04-24 10:06:15	0	삭제
		정확히 이야기하면 게임에서 얻을 수 있는 기댓값이 손님 기준으로 0보다 낮은 게임을 하는 거죠.
	307	카지노에서 룰렛에 대해서 [새창]	2017-04-24 10:04:44	0	삭제
		딜러가 마음대로 원하는 숫자에 공을 넣는다... 라는 초능력이라는 요소를 제외한면, 운이 좋으면 이깁니다. 카지노가 돈을 버는 방법은 통계적으로 100번을 지더라도 101한번을 이길 수 있는 게임을 수많은 손님을 상대로 여러번 반복하는 것이지, 손님에게 지지 않는 것이 아닙니다. 어쨌건 저쨌건 1번이라도 더 이기면 돈은 확실히 버니까요.
	306	더 플랜과 관련한 질문 하나 드려도 될까요? [새창]	2017-04-24 09:53:58	0	삭제
		이 게시판에서는 그 변수로 고연령층 가설을 가능성이 높게 보고 있는 듯 합니다. 그 외에도 기계적인 원인이나 소프트웨어적인 원인이 있을 수 있겠죠.
	305	더 플랜과 관련한 질문 하나 드려도 될까요? [새창]	2017-04-24 09:45:26	0	삭제
		K의 기대값이 1이 아닐 수 있는 이유입니다. 모집단의 어떤 성질에 대한 정보를 얻기 위해 표본을 추출한다고 하면 표본은 알고자 하는 성질 외의 것에는 영향을 받지 않는 방법으로 선별되어야 합니다. 이러한 대표적인 방식이 무작위 추출이죠. 무작위 추출을 하게 되면 모집단이 가지고 있는 성질 외에는 어떠한 영향도 받지 않고 모집단과 비슷한 특성을 가지는 표본집단을 만들 수 있습니다. 그리고 이 표본집단은 모집단을 대표한다고 할 수 있죠. 예를 들어 어떤 남성과 여성으로 구성된 집단의 성비를 알고 싶다고 할 때 무작위로 추출하면 그 사람이 여성이거나 남성일 확률은 모집단의 성비의 영향을 받게 됩니다. 그리고 이걸 여러차례 반복해서 표본집단을 만들면 표본집단의 성비는 모집단과 비슷할 것이라고 기대할 수 있습니다. 하지만 무작위추출이 아니라 신장을 기준으로 170cm 이상인 사람만 선별하는 방식으로 했다면 어떨까요? 표본집단의 성비가 과연 모집단과 같다고 기대할 수 있을까요? 이렇게 선별한 표본집단이 모집단과 비슷할 것이라고 기대하기 위해서는 이 집단의 남성의 신장과 여성의 신장이라는 특성이 비슷하다는 전제가 필요합니다. 이러한 전제가 있다면 모집단과 표본집단의 성비가 비슷할 것이라고 기대할 수 있죠. 하지만 이런 전제가 없다면 모집단과 표본집단의 성비가 비슷할 것이라고 기대할 수 없습니다. 미분류표라는 것은 투표지의 상태를 보고 분류된 집단입니다. 무작위 추출이 아니기에 이렇게 선별된 표본이 모집단과 비슷한 특성을 가지고 있을 것이라고 기대할 수 없죠. 모집단과 표본집단이 비슷할 것이라고 가정하기 위해서는 미분류표의 선별 작업에 영향을 줄 수 있는 변수들이 동일하다는 전제가 필요합니다. 예를 들면 M과 P의 지지자가 실수할 확률이 완전히 같다는 전제나 투표지분류기가 P에게 간 표와 M에게 간 표의 실수에 대한 동일한 민감도를 가진다는 전제 같은 것들 말입니다. 이러한 전제가 있어야만 '아무런 조작이 없을 때 K는 1이라고 기대할 수 있다.' 라고 할 수 있습니다.

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