이거에 대해 한번도 진지하게 생각해본 적이 없어

맨날 실험 리포트 쓸 때마다 이런 쪽으론 고민을 안해봐가지고..

결국 모형을 수립하는 과정이 대략
처음엔 그냥 배경지식을 갖고 때려맞추되 주어진 자료가 모형에 잘 맞는지를 통계적 기법들을 통해 체크하고 열심히 뚜따해주길 반복해서 만족할만한 결과를 얻는다는 거라고 봐야하나?

그러면 결국 A가 실제로(? 이런 표현이 가능한가?)  고정된 값인데 그냥 우리가 측정에 있어 정확히 못 측정하는건지
아니면 A 자체가 임의성을 가지는지를 구분을 못한다 이런 거지? 왜냐하면 둘 중 어느쪽을 따르든 원하는 모형을 만드는게 가능하니까

이게 그니까 구분하는게 무의미하다 혹은 불가능하다 이런거지? 이거로 고민하는게 개삽질하는거고