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조건부 확률의 표본공간 개념에 관심을 가지고 이를 정치적 결정과 관련지어 탐구하고자 함.
책 속에서 제시된 사례를 기반으로 표본공간 개념에 대한 오류가 정치에서의 여론 분석에 미칠 영향을 탐구하는 것으로 주제를 설정함.
미국 선거 당시 수집된 응답자의 정치 성향과 사회적 이슈에 대한 의견 자료를 활용해 표본공간을 바꾸어가며 도출되는 결과를 분석함. (이때 계산에는 생성형 AI 활용)
이때 진보층 유권자 중 복지 확충에 찬성하는 비율과 복지 확충 찬성자 중 진보층의 비율이 다르게 나오는 등 적절한 표본공간 설정의 중요성을 확인함.