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1. 연구 배경 및 목적 통계적 유의성은 과학자들이 자신의 실험 결과를 검증하는 데 중요한 역할을 하는데, 이는 관찰된 차이가 우연히 발생한 것일 가능성이 매우 낮다는 것을 의미한다. 일반적으로 p 값이 0.05 미만인 경우 통계적 유의성을 인정한다. 그러나 본 논문은 표본 수가 증가함에 따라 두 그룹 간의 차이가 통계적으로 유의미하게 작아지는 현상을 분석하고, 이로 인해 p 값 임계치(p<0.05)를 사용하는 것이 과학자들에게 매우 낮은 기준을 설정한다는 것을 지적한다. 2. 연구 방법 본 논문에서는 두 샘플 t 검정을 사용하여
이 논문은 러시아 선거 결과에 대한 수학적 분석과 비판을 중심으로, 특히 가우스 분포와 투표율의 관계를 탐구하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다: 1. 가우스 분포와 투표율 논문은 블로거가 연합 러시아당의 투표율이 지역구별로 비가우스 분포를 보인다는 점을 지적하고 이를 선거 조작의 증거로 주장하는 내용에 대해 반론합니다. 가우스 분포는 여러 독립적인 요인이 상호작용할 때 발생하며, 이는 자연 현상에서 흔히 볼 수 있는 패턴입니다. 그러나 모든 사회적 현상이 이러한 패턴을 따르지 않는다는 점을 강조합니다. 2. 마르코프의 모델
The paper 'Beating the House: Identifying Inefficiencies in Sports Betting Markets' delves into a critical area of financial and sports analytics. The core idea is to develop an algorithm that can consistently generate above market returns by identifying inefficiencies within various sports betting
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