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    porowl님의 댓글입니다.
    번호 제목 댓글날짜 추천/비공감 삭제
    393 원 게시글이 삭제되었습니다. [새창] 2017-05-07 03:12:01 0 삭제
    조금만 더 차분하게 생각&계산을 해 보시길 추천드립니다.
    392 원 게시글이 삭제되었습니다. [새창] 2017-05-07 03:10:34 0 삭제
    그 가설에 따라 구해진 값이 실제 데이터에 모순되는 결과를 줍니다. 노인 가설 거짓.
    391 원 게시글이 삭제되었습니다. [새창] 2017-05-07 03:09:41 0 삭제
    K=1.5가 되도록 미분류유효표 발생 확률은 얼마든지 많이 만들 수 있습니다.
    하지만, 그 임의적인 모델 파라미터들이 존재하는 데이터들을 제대로 설명하지 못하면
    그 파라미터들은 그냥 쓰레기 값.

    무엇보다도, 모델링 할 필요도 없이 그냥 구할 수 있는 값들입니다 우리 문제의 경우.
    390 원 게시글이 삭제되었습니다. [새창] 2017-05-07 03:07:25 0 삭제
    (위 그래프는 50대 이상 비율을 본 거긴 하지만,
    50대 이상의 인구 비율이 20% 정도 되므로, 60대 이상의 경우 그 비율이 1로 수렴해가는 곳은 위 파랑 영역 정도 될 겁니다.)
    389 원 게시글이 삭제되었습니다. [새창] 2017-05-07 03:06:13 0 삭제
    노인 가설은 저런 지역들을 설명할 수 없고,
    위 노인 가설을 전제로 구한 확률들은 모순적인 값이 됩니다.
    즉, 노인 가설을 맞다는 전제로 실제 데이터로 계산하면 귀류법적으로 모순되는 결과가 나타납니다.
    (위 노인 가설에 따른 발생 확률 = 거짓, 모순 --> 노인 가설 기각)
    388 원 게시글이 삭제되었습니다. [새창] 2017-05-07 03:02:56 1 삭제

    노인가설을 전제로 노령층 미분류유효표 발생율을
    출구조사로 부터 "직접 계산"을 해서 따져보면 바로 틀린 걸 알겠는데...
    387 원 게시글이 삭제되었습니다. [새창] 2017-05-07 02:31:47 2 삭제
    임의적으로 연령별 미분류유효표 발생율을 조절한
    K=1.5 모델은 얼마든지 만들 수 있습니다. 의미가 없습니다.

    중요한 건, 노인가설을 전제로 한 그 노령층/비노령층 미분류유효표 발생율은
    존재하는 출구조사 데이터로 충분히 계산 가능한 숫자라는 것입니다.

    물론, 노인이 4배정도 더 높은 발생율을 보이긴 하지만,
    그 정도로는 노인가설이 옳다고 증명할 수 없죠.

    왜냐면, 노인 비율(ex: 60대 이상)이 20%도 되지 않는 수많은 지역들에서도
    K=1.5 분포를 여전히 보이기 때문이죠.

    고등학교 수학과 약간의 엑셀 사용 정도로도 깔끔하게 노인 가설을 기각할 수 있습니다.
    386 K값이동을 보고 멀뚱멀뚱한 이유.김빙삼님twt [새창] 2017-05-06 19:25:35 0 삭제
    유력 1번에 대한
    385 K값이동을 보고 멀뚱멀뚱한 이유.김빙삼님twt [새창] 2017-05-06 19:24:16 0 삭제
    그건 아니라고 말씀드리고 싶어요.
    image processing/vision inspection에서 문제가 되는 영역은
    후보별 가로구분선 근처('약간'의 경계영역) 뿐입니다.
    만약, 이 논리가 맞다면, 이전 대선들에서 유력 1번 후보의 K값도 1.5가 나와야 합니다.
    384 K값이동을 보고 멀뚱멀뚱한 이유.김빙삼님twt [새창] 2017-05-06 19:19:09 0 삭제
    그런 데이터 제공에 협조치 않는 선관위를 옹호하시는 건가요 마제소바 파리아탈리트님 등
    383 K값이동을 보고 멀뚱멀뚱한 이유.김빙삼님twt [새창] 2017-05-06 19:18:46 0 삭제
    무효표 말고 혼표가 들어갔을 가능성도 있는 것이고, 실제 혼표가 적발된 사례들도 많았던 걸로 압니다.
    혼표가 들어갔을 경우는 무효표가 그렇게 많지 않아도 가능하죠... 100장 중 1~2장은 혼표는 눈으로 확인하기가 어렵겠죠.
    확인되지 않은 가설들은 접어둡시다. 드러난 사실들이 상식적으로 쉽게 받아들이기 어렵다는 게 문제입니다.

    선관위는 17대, 16대 등등 이전 여러 대선 데이터들을 공개하지 않고 있죠.
    선관위가 그 이전 데이터들을 가지고 없을 리가 없을텐데...
    이전 정상적인 대선 결과들이 K=1.5에 가까운 결과들을 보여줄 수 있는가를 보면 쉽게 알 수 있을텐데 말이죠.
    382 K값이동을 보고 멀뚱멀뚱한 이유.김빙삼님twt [새창] 2017-05-06 19:11:46 0 삭제
    따라서, 그 노인 가설을 가정하여 얻어진 그 숫자들은 사실이 아니고, 노인 가설 역시 사실이 아닙니다.
    381 K값이동을 보고 멀뚱멀뚱한 이유.김빙삼님twt [새창] 2017-05-06 19:10:49 0 삭제
    젊은 사람들이 미분류표를 더 많이 만든 여러 지역들조차 K=1.5 근방에서 분포합니다.
    380 K값이동을 보고 멀뚱멀뚱한 이유.김빙삼님twt [새창] 2017-05-06 19:09:15 0 삭제
    그걸 주어진 데이터(출구조사) 직접 구하고 나면 그 얻어진 숫자들이(노인의 미분류유효표 발생율이 더 높긴 하지만)
    존재하는 18대 대선 데이터 - 다수의 노인 미분류유효표수가 더 적은 지역들의 K=1.5 분포 - 를 설명할 수 없습니다.
    (현재까지 가장 강력한(?) 반론 근거인 노인 가설이 귀류법적으로 기각되는 이유.)
    379 K값이동을 보고 멀뚱멀뚱한 이유.김빙삼님twt [새창] 2017-05-06 19:04:43 0 삭제
    노인 가설을 주장하시는 분들께서는 주어진 데이터(출구조사 데이터 등)로
    "노인 가설"에서 쓰이는 숫자 2개(60세 이상/미만 미분류유효표 발생율)를 계산하여 구.하.세.요.
    (그걸 여러 반박하는 사람들 처럼 마.음.대.로. 정해서 K=1.5에 맞추어서는 안 됩니다.
    그 숫자는 어.떻.게.든. K=1.5에 맞출 수 있게 조정 가능합니다.)



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