이론이나 수치에 대한 해석이 정밀(precision)하고 치밀하다고 해서 현상(사실)을 정확(accuracy) 하게 증명했다고 말할 수 없는데도 사람들(전문가 포함)은 착각한다. 다시말해 이론이 정밀하다고 그 이론이 현상에 언제나 정확하게 부합되는 것은 아니다. 이것이 프레임의 고착화이고 행동재무학에서 말하는 확증 편향이다.
정밀함(precision)은 결과 값들이 서로 가까이 붙어 있는 정도를 의미한다면 정확성(accuracy)은 결과를 실제 다트 판의 숫자들과 비교해서 측정한 것을 의미한다. 정밀한 모형이지만 부정확할 수 있고 반대로 정확한 모형인데도 정밀하지 않을 수 있다. 내러티브 & 넘버스
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