2010년 8월 24일 화요일

피상적인 것에 대하여..

http://blog.aladin.co.kr/zizek/4007405

지젝과 피상적인 친밀감에 대한 글.





위 글의 요지랄까.. 


요지라기 보다는 내가 관심있던 부분을 간추리자면,


 


 - 서로를 이해하지 못하고 싸우는것은 예술적 교양과 인문학의 깊이의 문제가 아니라 피상적인 문제 일수도 있다는 이야기.. 


 - 의무적인 예절과 피상적인 교양이 의외로 우리를 하나로 묶어 줄수도 있다는것..








ex)


내가 지하철에서 보르헤스의 책을 들고 있는 사람을 보면 왠지 모르게 친밀한 기분이 들겠지만, 그 사람이 책을 가지고 있지 않았거나 내가 보르헤스에 대해서 모른다면 그 사람을 다르게 보거나 관심을 가지지 않았을 것이다.


 





+


피상적이라는 말은 보통 뉘앙스가 좋지 않은데, 반대로도 해석이 될수도 있다. 














++


개인화 서비스에서 피상적인것과 실제 자신의 모습의 차이점. 


- 블로그나 트위터를 수집해서 개인의 관심사나 전문성을 추출하여 개인화를 해보면 자신이 생각하는 자신의 모습과 맞지 않을 경우가 있다. 


- 개인적인 생각


> 보이는 모습이 실제 개인의 모습
이다. 


> 적어도 블로그나 트윗에서의 실제 모습이다. 


> 보이는 모습이 비슷하다는것은 상당히 의미가 있다. 











2010년 8월 15일 일요일

인셉션을 보고나서 들었던 몇 가지 생각.





















인셉션
감독크리스토퍼 놀란 (2010 / 영국,미국)
출연레오나르도 디카프리오,와타나베 켄,조셉 고든-레빗,마리안 꼬띠아르,엘렌 페이지
상세보기









인셉션을 보고나서 들었던 몇 가지 생각.



1. 서양과 동양 사람은 생각하는게 다르다.


꿈과 무의식을 대하는 태도가 너무나도 서양적 사고.


영화를 보고 장자가 생각난다는 사람도 있지만, 인셉션의 세계는 장자와 다르다. 

인셉션에서.. '나'는 꿈속에서도 언제나 '나'이다. 

나는 나비가 꾸는 꿈이 아닐까라는 생각은 하지 않아도 좋다. 





2. 전혀 복잡하지 않은 영화.

꿈속에서는 그 전의 세계보다 시간이 10배 느리게 간다는 규칙.

각 꿈은 독립적. 

킥으로 꿈을 깬다.

이 정도 조건을 만들고 상상력으로 재미를 만들어 낸다. 

복잡하게 느껴지는건, 영화내에서 꿈에 대한 규칙이 논리적이지 못하게 만들어져서..





3. 프로이트가 말했던 무의식과는 다름.

그냥 놀란이 만든 세계.

프로이트가 답은 아니지만.

너무 단순함.





4. 토템.


극 초반에 토템을 자신의 꿈인지 다른사람에 꿈인지 알아보는데 필요하다고 해서,

그런 부분이 나올지 알았는데,





5. 팽이

꿈속에서는 팽이가 쓰러지지 않는 이유를 설명해줘..

내 꿈에서는 팽이가 돌지를 않는데..





6. 기타

헛점이 너무 많다. 





상상력만은 뛰어나서 영화는 꽤 재미있는 편이다. 

하지만, 전작인 '다크 나이트
' 보다는 확실히 못하다. 







상상력도.. 이 영화가 더 나은것 같다. 
































파프리카

감독

곤 사토시 (2006 / 일본)

출연



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2010년 8월 5일 목요일

Simpson's paradox

위키정의:
In probability and statistics, Simpson's paradox (or the Yule-Simpson effect) is an apparent paradox in which a correlation (trend) present in different groups is reversed when the groups are combined. This result is often encountered in social-science and medical-science statistics, and it occurs when frequency data are hastily given causal interpretations. Simpson's Paradox disappears when any causal relations are derived systematically – i.e. through formal analysis.




예를 보면 쉽다.

1)
데이비드는 1995, 1996년 모두 데릭보다 성적이 좋지만 2년의 결과를 합치면 좋지 않다.


















 19951996 Combined 
Derek Jeter 12/48 .250183/582 .314 195/630 .310 
David Justice104/411 .253 45/140 .321 149/551 .270 



2) 신장결석에 대한 두 가지 치료법에 대한 비교.










  Treatment A Treatment B
 성공률 78% (273/350) 83% (289/350)


전체 성공률만 보면, 치료법 B가 좋아보인다.

하지만 나누어 보면,  결과가 너무 달라진다.











Treatment ATreatment B
Small Stones93% (81/87)87% (234/270)
Large Stones73% (192/263)69% (55/80)
Both78% (273/350)83% (289/350)








At best, Simpson's Paradox is used to argue that association is not causation.
At worst, Simpson's Paradox is used to argue that induction is impossible in observational studies.







참고.
http://en.wikipedia.org/wiki/Simpson's_paradox
web.augsburg.edu/~schield/MiloPapers/99ASA.pdf



티스토리를 오랜만에 사용하는데..
글쓰기가 너무 불편.. ;;

2010년 8월 4일 수요일

The square root sampling relationship

sampling을 할 때, sample size를 X배 늘리면, sampling error는 √X 만큼 줄어든다.

ex)
sample size를 100배 늘리면, sampling error는 10배 줄어든다.


데이터 전체 평균
> real_mean<-mean(data[,1])

sample size : 10
> for (k in 1:10000) {
+ sam<-sample(seq(1,nrow(data)),10,replace=T)

+ my_sample<-data$amount[sam]

+ store_diff[k]<-abs(mean(my_sample) - real_mean)

+ }

> mean(store_diff)
[1] 3.586302

sample size : 100
> for (k in 1:10000) {

+ sam<-sample(seq(1,nrow(data)),100,replace=T)

+ my_sample<-data$amount[sam]

+ store_diff[k]<-abs(mean(my_sample) - real_mean)

+ }

> mean(store_diff)
[1] 1.128775

sample size : 1000
> for (k in 1:10000) {

+ sam<-sample(seq(1,nrow(data)),1000,replace=T)

+ my_sample<-data$amount[sam]

+ store_diff[k]<-abs(mean(my_sample) - real_mean)

+ }
> mean(store_diff)
[1] 0.3571449



√10 = 3.2
√100 = 10

sample size: 10 -> 100 : 3.586302 / 1.128775 = 3.2
sample size: 10 -> 1000 : 3.586302 / 0.3571449 = 10
sample size: 100 -> 1000 : 1.128775 / 0.3571449 = 3.2