이 연구는 조건부확률 개념에 대한 교수학적 분석을 시도하고, 학생들의 조건부확률 개념의 이해에 관하여 분석하였다. 수학적, 역사 발생적, 심리학적, 인식론적 관점의 분석을 통하여, 조건사건을 표본공간으로 하는 확률이라는 대상 개념, 사전확률이 사후확률로 변화하는 확률 수정의 과정 개념, 조건사건의 확인, 사건의 시간 순서와 조건관계의 구분, 인과관계와 조건관계의 구분, 가추적 사고의 이해가 조건부확률 이해의 핵심적인 요소임을 확인하였다. 또한, 고등학생과 대학생의 지필 검사와 면담을 통하여 학생들의 이해와 오개념에 대해 분식하였다. 이를 토대로 교육과정에의 시사점을 도출하였다.
The article discusses the independence concept occurring in the learning of probability. The author does not distinguishes the independence in the events from the independence in the trials. Instead, the author suggests the physico-empirical independence and the logico-mathematical independence to distinguish between the two concepts.
본 연구의 목적은 확률을 학습하지 않은 3, 4, 5학년 학생들의 확률 개념에 대한 이해 수준을 살펴보고, 확률 학습에 대한 가능성을 탐색하는 것이다. 이를 위해 3, 4, 5학년 학생을 대상으로 지필검사를 통한 조사 연구를 실시하였고, 선행연구를 토대로 한 확률 이해 분석의 틀을 분석기준으로 삼았다. 본 연구의 결과 학생들의 확률 개념 평균 이해 수준은 표본공간에서 가장 높게 나타났고 사건의 확률, 공평성, 확률 비교 순이었으며, 특히 표본공간에 대해 가장 높은 수준을 나타냈고 이러한 결과는 3, 4, 5학년의 공통적인 현상이었다. 반면 학생들의 독립성에 대한 이해 수준은 낮은 편이었고 학년 간에 유의한 수준 차이가 없었으며, 조건부 확률에 대한 이해는 가장 낮았다.
본 연구는 확률교육 실제의 개선 방향을 제시하기 위해 2000년 이후 출간된 국내 확률교육 연구논문 85편을 분석하였다. 연구 결과, 지난 20년 동안 국내 확률교육에 관한 논문의 양이 상당히 적은 것으로 나타났으며, 인간 대상 연구가 인간 비대상 연구 비중보다는 조금 더 높았으나 더 많은 교수실험 연구가 필요함을 확인하였다. 연구 주제별 분석 결과, 독립성과 조건부확률, 조합과 세기가 많이 다루어지고 있었는데 국외에서는 이 주제들이 어린 아동들을 대상으로 다루어져야 하고 직관적인 수준에서 어떻게 교수-학습이 가능할지 많이 연구되고 있는 것에 비해, 국내에서는 대부분 고등학생 이상을 대상으로 이루어졌음을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 국내 확률교육 연구의 과제와 발전 방향에 대한 시사점을 도출하였다.
The Marcinkiewicz-Zygmund strong law of large numbers for conditionally independent and conditionally identically distributed random variables is an existing, but merely qualitative result. In this paper, for the more general cases where the conditional order of moment belongs to (0, ${\infty}$) instead of (0, 2), we derive results on convergence rates which are quantitative ones in the sense that they tell us how fast convergence is obtained. Furthermore, some conditional probability inequalities are of independent interest.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.479-496
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2003
We investigate logit confidence intervals for the odds ratio based on the delta method. These intervals are constructed using pseudo-Bayes estimators. The Gart method and Agresti method smooth the observed counts toward the model of equiprobability and independence, respectively. We obtain better coverage probability by smoothing the observed counts toward the pseudo-Bayes estimators in 2$\times$2 table. We also improve legit confidence intervals in 2$\times$2$\times$K tables by generalizing these ideas. Utilizing pseudo-Bayes estimators, we obtain better coverage probability by smoothing the observed counts toward the conditional independence model, no three-factor interaction model and saturated model in 2$\times$2$\times$K tables.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1081-1090
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2010
전세계뿐만 아니라 대한민국 정부에서도 저탄소 녹색성장을 실현하기 위해 노력하고 있으며, 그 방안의 하나로 자전거 수송분담율을 높이기 위하여 자전거도로와 자전거 편의시설 등을 확충하고 있다. 이러한 이유로 자전거 이용자들이 많이 증가하고 있는데 반면에 자전거 교통사고도 급증하는 추세이다. 자전거 교통사고 자료는 경찰청에서 발간하는 연감자료가 유일하나, 이 자료는 사고의 빈도수를 이차원 분할표 형태로 제공하고 있기때문에 일반인들이 이 자료를 통하여 사고의 성격과 위험율에 대하여 파악하고 이해하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 자전거사고 자료를 확률로 표현하고 자전거 인구와 자동차 등록대수 자료와 결합하여 자전거사고의 특징을 분석하고 파악한다. 또한 조건부 독립이라는 가정 하에 현실세계의 현상에서 자전거사고 발생확률을 구하는 방법을 제안하고, 이 방법을 활용하여 자전거사고를 줄일 수 있는 방안에 대해 논의한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1421-1428
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2013
본 논문의 목적은 프로야구 경기에서 각 타석에서의 안타 여부가 이전 타석에서의 결과와 관련이 있는지를 살펴보는 것이다. 이를 위해 한국프로야구 8개 구단의 2011년 정규리그 자료를 이용하였다. 타석별로 안타에 대한 조건부 확률과 리프트를 구하여 본 결과 특정 타석의 타율이 이전 타석에서의 안타 여부에 따라 크게 달라지지 않는다는 것을 확인 할 수 있었다. 특정 타석과 이전 타석의 결과 에 대한 독립성검정과 특정 타석의 결과와 이전 모든 타석에서의 무안타 여부와의 독립성검정을 보면 거의 대부분의 검정에서 종속으로 볼 수 없다는 결과를 얻었다. 따라서 각 타석에서의 안타 여부는 이전 타석의 안타 여부와 관련성이 아주 적거나 서로 독립적인 관계에 있다고 결론 내릴 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권1호
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pp.193-207
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2001
When designing a test set, we need to consider constraints on items that are deemed important by item developers or test specialists. The constraints are essentially on the components of the test domain or abilities relevant to a given test set. And so if the test domain could be represented in a more refined form, test construction would be made in a more efficient way. We assume that relationships among task abilities are representable by a causal model and that the item response theory (IRT) is not fully available for them. In such a case we can not apply traditional item selection methods that are based on the IRT. In this paper, we use entropy as an uncertainty measure for making inferences on task abilities and developed an optimal item selection algorithm which reduces most the entropy of task abilities when items are selected from an item pool.
In this paper, in order to identify and recognize attack patterns, we propose a Bayesian classification using frequent patterns. In theory, Bayesian classifiers guarantee the minimum error rate compared to all other classifiers. However, in practice this is not always the case owing to inaccuracies in the unrealistic assumption{ class conditional independence) made for its use. Our method addresses the problem of attribute dependence by discovering frequent patterns. It generates frequent patterns using an efficient FP-growth approach. Since the volume of patterns produced can be large, we propose a pruning technique for selection only interesting patterns. Also, this method estimates the probability of a new case using different product approximations, where each product approximation assumes different independence of the attributes. Our experiments show that the proposed classifier achieves higher accuracy and is more efficient than other classifiers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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