사장 균등 가설

사장님이 제기한 가설입니다: '추천이라는 게 사정률 ±0.1 창 안에서 아무 값이나 넣는 것(균등 랜덤 U)과 통계적으로 다를 게 있느냐?'

사전등록 짝지은 실험(n=4,673)으로 검정한 결과, 가상 1등율에서 추천 R ≡ 균등 U가 통계적으로 동등(신뢰구간 0 포함)했습니다. 가설 지지.

이것이 현행 '고정 과녁' 철학의 실증적 뿌리입니다 — 데이터가 사주는 것은 창의 위치이지 창 안의 정밀도가 아니라는 것. 사장님의 직관이 데이터로 확인된 사례.