Output 중심의 Readless 독서법
주의력 관련 유명한 실험으로 고릴라실험이 있다. 심리학자 다니엘 사이먼스(Daniel Simons)와 크리스토퍼 차브리스(Christopher Chabris)가 설계한 실험으로 피실험자는 사람들이 농구를 하는 장면을
Author
Bongho Lee
삶 전반에 걸쳐 일관성있는 철학을 가졌는가
가난한 찰리의 연감이라는 책을 읽기 시작하고 있다. 이 책을 읽게 된 계기는 시기적인 부분과 맞물렸다. 얼떨결에 들어간 독서모임의 첫 책이었기 때문이다. 그렇게 시간적 여유와
Holdout Group과 Control Group은 비슷하나 목적이 다르다.
Holdout Group은 실험에서 완전히 제외된 그룹으로, 주로 장기적인 영향을 평가하거나, 베이스라인을 측정하기 위해서 사용되는 경우가 많다. 언틋 보면 Holdout Group은 Control Group과 큰 차이가
과거를 잘 정리하고 내일을 바라봐야 하는 이유
과거의 나도 중요하지만, 과거의 모든 삶을 오롯이 현재와 연결시킬 필요는 없다. 두가지 이유가 있다. 첫번째로는 크게 생각하기 위해서는 과거의 이야기에 너무 묶여서는 안된다. 사실
(지금 그렇지 않더라도) 크게 생각해야 크게 이룬다.
루틴을 만들기 위해서는, 목적 아래 정말 기계적으로 해야 하는 것같다. 아침 일찍 일어나야지 마음을 먹은지 오래 되었지만, 어느 순간 삐끗한 이후부터는 더 이상 일어나려고
아빠의 삶과 나의 삶에 대한 균형점의 의미
결국 죽고나면, 우리도 저렇게 쓰레기같이 악취만 나는 존재가 되어 버릴텐데. 음식쓰레기를 버리면서 코를 찌르는 악취를 맡게 되었다. 자연스레 숨을 참고 나는 빠르게 쓰레기를 버리는데
A/B테스트 시 사용되는 비모수 통계검정 방법론
비모수 통계검정 * 비모수 통계검정(Non-parametric test)은 데이터가 특정한 분포(정규분포 등)를 따르지 않아도 적용할 수 있는 통계적 방법입니다. * 즉, 데이터의 분포를
A/B테스트의 신뢰성을 저하하는 현상, SRM(Sampling Ratio Mismatch)
SRM(Sampling Ratio Mismatch)란? * SRM(Sampling Ratio Mismatch)은 A/B 테스트에서 두 개 이상의 그룹에 할당된 샘플 수가 의도한 비율과 일치하지 않는
탐험과 활용의 균형을 맞추기 위한 알고리즘, 톰슨샘플링
톰슨 샘플링이란? * 톰슨 샘플링(Thompson Sampling)은 멀티 암드 밴딧 문제(Multi-Armed Bandit Problem)에서 사용되는 확률론적 알고리즘으로, 다양한 선택지(예: 광고, 제품
대체불가능한 사람(부제 - 다시금 Why를 고민하다.)
나는 대체불가능한 사람인가? 아침에 아이를 돌보면서 문득 들었던 생각이다. 사내에서 하나의 사원번호로 관리되다가 퇴직하기 쉬운 세상에서 대체불가능한 사람이 되려면 어떻게 되어야 하는 것일까? 그
SeedFinder는 실험 전 편향을 제거하기 위한 방법 중 하나입니다.
SeedFinder * 편향을 최소화하기 위해 "SeedFinder" 방식에서 가장 적은 편향을 가진 SaltKey를 찾는 프로세스 * 기본적인 아이디어는 여러 SaltKey를 사용해 무작위화된 그룹을 생성하고, A/
Chi-Square Test와 T-Test는 데이터 특성에 따라 선택하여 사용합니다.
Chi-Square Test가 A/B/C Test에서 사용되는 구체적인 경우 * 범주형 데이터 분석: 각 그룹에서 클릭하거나 전환된 사람의 수를 비교할 때, 이 데이터를 범주형