관찰한 값의 의미는 그 회차에서만 가집니다. 다른 회차의 정상치를 운운할 값이 아닙니다. 1000번 실험한다면 1000번 다 K값이 다르게 나올 수 있는게 오히려 정상입니다,

넵 잘 아시네요. 관찰한 값입니다.

근데 결과를 관찰 했다고 결과가 생긴 과정이 꼭 관찰자가 원하는 과정일 운명은 아니에요.

확률밀도 함수 또한 회차가 달라지면 새로 정해야죠. 모든 변수가 달라지니까요. 확률밀도 함수에 퍼터베이션이 가해지면 확률이 변한다는건 아주 기본적인 사항입니다.

주사위를 굴릴때마다의 확률은 동일합니다. 하지만 6각 주사위와 8각 주사위의 확률이 동일하다고 주장하시는건가요??

그리고 확률밀도 함수의 의의는 관찰을 무한히 했을 때 그 확률 분포를 그린다는 것이지 확률이 변하지 않는다는 의미가 아닙니다. 매번 확률이 변하는데 확률밀도 함수를 언급하는 것은 확률밀도 함수에 대한 무지입니다.

지금 우리는 당연히 주사위는 6면 주사위라고 생각했기에 1이 나올 확률은 1/6이라고 했지만
노인 수전증이 만약 맞다면(주사위가 8면 이었다면) 1/8이다 이런 얘기를 하고 있는데
NINANO님은 뜬금없이 애초에 주사위가 1이 나올 확률은 1/6이 아닌데? 이러는 거에요
보통 사람의 상식 수준을 벗어난 얘기를 하는거죠

주사위 눈이 8이 관찰되면 12면일 수 있고 8면일 수 있고 20면일 수도 있고 찌그러진 30면일 수도 있고 2의 배수만 써있는 6면일 수도 있습니다. 그런데 6면이 아니라는 주장은 말그대로 무지입니다.

우리가 관찰한건 8면체 주사위를 굴린 확률인거고요
다른 투표는 20면체일 수가 있고 30면체일 가능성이 있습니다.
우리가 관찰한 데이터에서는 8면체를 굴렸더니 1,2,3,4,5,6,7,8이 나올 확률이 있다는것을 안것 뿐 다음 실험에 굴릴 주사위가 무엇인지 알 수 있다는 것은 비약입니다.

그러니까 9가 관찰된거니까 8면 주사위는 아니구나를 알 뿐입니다.
마찬가지로 K=1.5라는 결과를 얻었는데 17대를 보니 K=1에 가까우니 이번이랑은 좀 다른 변수가 있었구나. 라는것만 알 수 있는겁니다.
실수를 하고 어떻고를 알 수 있는게 아니라 18대와 17대의 투표 분류에 있어서 변수들의 조건이 변했구나. 정도 까지만 알 수 있습니다.

아니 그러니까 노인 수전증이 맞다면, k=1이 정상이 아니다
이 말 혹은 비슷한 말들은 맞을 수도 있지만, 밑도 끝도 없이 무조건적으로 k=1 이 정상이 아니라는 건 통계를 부정하는 거라니깐요?

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krondor : 백화점 안에서 주변 사람들의 남/녀 비율을 세 봤는데 서울시 통계 남/녀 비율이랑 엄청나게 차이나요.
krondor : 이건 분명히 제가 잘생겼기 때문에 아가씨들이 제 주변으로 몰려든 게 분명해요.

Elsanna.: 너 도대체 어디서 측정했니?

krondor : 에이, 그건 말씀드릴 수 없어요. 다만 제가 여자 좋아하다보니 여자 많은 곳에 있었던건 아니라고 믿어주세요.

Elsanna.: 네가 여자 많은 곳으로 간 것일까? 아니면 여자들이 너 보고 좋아서 몰린걸까?
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모집단의 특성이 이미 확인된 상태에서,
(즉 박근혜와 문재인의 전체 투표 비율이 전수검사로 확인된 상태에서)

아무도 해보지 않은 샘플채취 방법(미분류표)을 시도해봤을 때 모집단의 정답과 크게 차이난다면
( K != 1 인 상태)

샘플 채취방법에 대한 적절성에 대한 확인부터 먼져 거쳐야 하는 거지,
샘플 채취방법에 대한 적절성이 확인 되었다고 전제하고나서 이상현상 발생(선거조작) 추정을 시작하는 건 합리적이지 못하죠.

임의추출이 아니기때문에 k평균이 1이라는걸 정상이라고 말할 통계논리적 근거가 없다고 지난주부터 주구장창 얘기했는데 님같은 사람들이 자꾸 출몰하니까 계속 제자리로 돌아온다는 ㅠ

님 예시가 너무 잘못되었네요
NINANO : 내가 동전을 100번이나 던져봤는데, 앞면이 70번 뒷면이 30번 나왔어
NINANO : 따라서 동전은 원래 앞면이 나올 확률이 7/10 이야

Elsanna : 너 통계를 알긴 아는거니? 조건이 완벽하다면 1/2이 나와야 정상이야

NINANO: 너가 다른 실험 결과를 가지고 있니? 이건 관찰 결과야. 틀릴 수 없어.

Elsanna : 모든 조건이 완벽하다면 1/2이 나와야 정상인데, 1/2이 안 나왔으면 다른 영향을 받고 있을거야. 동전의 무게중심이 정 가운데가 아니기 때문일수도 있고 또다른 이유가 있을 수 있지.

NINANO : 아니 애초에 동전은 7/10이 맞는건데 왜 1/2을 가정하고 해? 1/2이 나오는게 이상한 거야 내가 관찰했다니까?

이거죠

krondor 님은 지금 기호에 의한 선택으로 논의를 흐뜨러트리고 있습니다.
동전을 안 던져봐도 우리는 만번 던지면 거의 5000번정도는 앞면이 나올것이란 걸 알 수 있습니다.

11 아니 그러니까 그러면 임의추출이 아니기 때문에 라는 가정을 하면 된다니깐요?
'노인가설이고 나발이고, 이전에 K값이 뭔지 몰라요.' 라고 본문에 되어 있는데
다른 모든 조건이 동일하다면 k는 1이 정상입니다
다만 모든 조건이 동일하지 않을 수 있어서 k가 1이 안 나올수도 있는데
그런 경우엔 노인 가설이고 나발이고가 아니라, 노인 가설이 맞다면 혹은 다른 이유가 맞다면 이 붙어야지
노인가설이고 나발이고라는 말은 틀린 건데요

Elsanna. //

지금 상황은 동전을 던졌는데 0.5 확률이 나오냐마느냐가 아니라...

지금 던지는 게 동전인지, 윳놀이 윳가락인지, 안경집인지, 마우스인지, 스마트폰인지 뭔지 확인도 안된 상태에서
" 지금 던지는 것은 동전일 꺼라고 가정하자. 그런데 왜 0.5가 안나와? 수상해... " 라는 상황이니까 그렇죠.

Elsanna. //

샘플링 방식에 대해 어지간하면 균일하다고 봐 주자... 랜덤성이 있다고 봐 주자.... 라는 건

모집단의 통계치 " 정답을 알 수 없는 상황 " 에서
그나마 측정치에 의해 판단하는 게 가장 합리적이지 않느냐라는 거지,

모집단의 통계치 " 정답을 이미 알고 있는 상황 " 에서
샘플링 결과치가 정답과 다르다면
샘플링 방식에 대한 검토부터 들어가야 하는 겁니다.

그런 의도로 말씀하신 거면 본문을 저렇게 쓰면 안 되죠 님 본문을 읽고 누가 그렇게 생각할까요?
k는 1이 절대로 아니다 따라서 k가 1이 아닌걸 증명하는 건 잘못되었다 라고 읽히는데요
전제도 안 적어놓고 밑도 끝도 없이 통계를 부정하는 주장을 반복해놓고 이제와서
사실 보편적인 통계를 따르지 못할만한 타당한 이유=전제 가 있다는게 제 주장인데요 라고 하면 뭐 어쩌라구요?

노인이 왜 실수를 더 많이 하냐는 알 필요가 없어요
그냥 노인들이 많은 지역은 미분류율이 높다는 결과가 있을 뿐이에요.
이거면 18대의 k가 1이 될수없다는 이유는 충분해요.

1. 한 가지 이유는 아랫분이 설명하셨고,
2. 님이 본 자료가 17대 전체 투표소 꺼인가요?

(이 데이터가 진실된 데이터라는 가정하에) 50~60대의 미검표 비율이 높다는 상관관계가 미검표에서 특정후보간의 득표율이 차이난다는 것을 설명하지 못하면 아무 의미가 없는 데이터일텐데요. 충분조건은 되지만 필요조건이 되지는 않죠.