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IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
통계적 가설 검정의 한계점 중 하나는 데이터 편향으로 일찍 결론을 내릴 수 있는 오류 가능성이 있습니다. 이는 특정 데이터 집합이 특이한 값을 갖고 있어 일반적인 패턴을 왜곡시킬 수 있는 상황을 의미합니다. 이를 해결하기 위해서는 데이터를 분석할 때 임계값을 충분히 낮게 설정하여 왜곡된 결과를 최대한 줄여야 합니다. 또한, 베이지안 확률론을 활용하여 사전 확률과 데이터를 통해 사후 확률을 계산하는 방법을 사용하면 좀 더 신중하고 유연한 분석이 가능합니다. 베이지안 통계는 확률을 해당 사건이 일어날 믿음의 정도로 간주하기 때문에 데이터 편향에 민감하게 반응할 수 있습니다. 이를 통해 보다 신뢰할 만한 결론을 도출할 수 있습니다.
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