論文の概要: dsld: A Socially Relevant Tool for Teaching Statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04228v3
• Date: Thu, 04 Sep 2025 04:44:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 14:03:58.601599
• 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: Aditya Mittal, Taha Abdullah, Arjun Ashok, Brandon Zarate Estrada, Shubhada Martha, Billy Ouattara, Jonathan Tran, Norman Matloff,
• Abstract要約: データサイエンスルックス・アット・差別(Data Science Looks At Discrimination)とは、人種、性別、年齢などの属性を含む識別の問題を調べるための総合的な分析的およびグラフィカルな手法を提供するRパッケージである。 付随する80ページのQuartoの本は、学生や法律専門家がこれらの原則を理解し、実際のデータに適用することをガイドしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.19381467304055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing influence of data science in statistics education requires tools that make key concepts accessible through real-world applications. We introduce "Data Science Looks At Discrimination" (dsld), an R package that provides a comprehensive set of analytical and graphical methods for examining issues of discrimination involving attributes such as race, gender, and age. By positioning fairness analysis as a teaching tool, the package enables instructors to demonstrate confounder effects, model bias, and related topics through applied examples. An accompanying 80-page Quarto book guides students and legal professionals in understanding these principles and applying them to real data. We describe the implementation of the package functions and illustrate their use with examples. Python interfaces are also available.
• Abstract（参考訳）: 統計学教育におけるデータサイエンスの影響の高まりは、現実世界のアプリケーションを通じて重要な概念にアクセスできるようにするツールを必要とする。 我々は、人種、性別、年齢などの属性を含む識別の問題を調べるために、分析的およびグラフィカルな手法の包括的なセットを提供するRパッケージ「Data Science Looks At Discrimination」(dsld)を紹介する。 フェアネス分析を教育ツールとして位置づけることで、インストラクターは、応用例を通して、共同創設者効果、モデルバイアス、および関連するトピックを実演することができる。 付随する80ページのQuartoの本は、学生や法律専門家がこれらの原則を理解し、実際のデータに適用することをガイドしている。 パッケージ関数の実装について述べ、その使用例を例に示す。 Pythonインターフェースも利用可能だ。

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