외생변수란 무엇이며, 왜 문제가 되는지 강의내용을 중심으로 작성하시오.x | 문서저장

목차

I. 서론

II. 본론
모형의 완벽함을 맹신할 때 찾아오는 통계적 함정
현장의 불확실성이 데이터의 논리를 배신하는 순간
외생변수의 은폐와 인과관계 왜곡의 실체
통계적 모델의 한계를 마주하는 연구자의 태도

III. 결론

Ⅰ. 서론
데이터 분석의 정밀함이 곧 지식의 권위가 된 시대다. 수많은 알고리즘과 통계 모델은 인간의 행동을 예측하고 미래의 불확실성을 제거하겠다는 야심 찬 목표를 내세운다. 그러나 현실은 역설적이다. 데이터의 규모가 커질수록 모델이 예측하지 못한 `이상 현상`이 시장과 사회 시스템을 흔드는 빈도는 오히려 잦아지고 있다. 기업은 과거의 매출 추이와 소비자 심리를 정교하게 반영했다고 자부했으나, 갑작스러운 원자재 공급망의 붕괴나 예기치 못한 글로벌 물류 대란 앞에서 기존의 통계적 예측은 무용지물이 되었다. 정밀한 모델이 정답에 가까워질수록 현실과의 괴리는 더욱 선명해지는 이유는