論文の概要: dsld: A Socially Relevant Tool for Teaching Statistics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04228v1
- Date: Wed, 06 Nov 2024 19:50:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-08 19:35:27.739259
- Title: dsld: A Socially Relevant Tool for Teaching Statistics
- Title（参考訳）: dsld:統計学を教えるソーシャル関連ツール
- Authors: Taha Abdullah, Arjun Ashok, Brandon Estrada, Norman Matloff, Aditya Mittal,
- Abstract要約: Data Science Looks At Discrimination (dsld)は、保護されたグループに関連する可能性のある識別を評価するための統計的およびグラフィカルな手法の包括的なツールキットをユーザに提供するために設計されたRとPythonパッケージである。
我々のソフトウェアは、予測モデルにおけるバイアスを減らす方法とともに、共起変数の識別と緩和による識別分析のための技術を提供する。
80ページに及ぶQuartoの本は、統計教育者から法律専門家まで、これらの分析ツールを現実世界のシナリオに効果的に適用するユーザをさらに支援している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.314894584156197
- License:
- Abstract: The growing power of data science can play a crucial role in addressing social discrimination, necessitating nuanced understanding and effective mitigation strategies of potential biases. Data Science Looks At Discrimination (dsld) is an R and Python package designed to provide users with a comprehensive toolkit of statistical and graphical methods for assessing possible discrimination related to protected groups, such as race, gender, and age. Our software offers techniques for discrimination analysis by identifying and mitigating confounding variables, along with methods for reducing bias in predictive models. In educational settings, dsld offers instructors powerful tools to teach important statistical principles through motivating real world examples of discrimination analysis. The inclusion of an 80-page Quarto book further supports users, from statistics educators to legal professionals, in effectively applying these analytical tools to real world scenarios.
- Abstract（参考訳）: データサイエンスの力の増大は、社会的差別に対処し、曖昧な理解を必要とし、潜在的なバイアスを効果的に緩和する戦略に重要な役割を果たす。
Data Science Looks At Discrimination (dsld) は、人種、性別、年齢などの保護されたグループに関する潜在的な差別を評価するための統計的およびグラフィカルな手法の包括的なツールキットをユーザに提供するために設計されたRとPythonパッケージである。
我々のソフトウェアは、予測モデルにおけるバイアスを減らす方法とともに、共起変数の識別と緩和による識別分析のための技術を提供する。
教育環境では、dsldは、差別分析の実例を動機付けることによって、重要な統計原則を教えるための強力なツールを提供する。
80ページに及ぶQuartoの本は、統計教育者から法律専門家まで、これらの分析ツールを現実世界のシナリオに効果的に適用するユーザをさらに支援している。
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