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딥러닝을 이용한 통계적 가설검정: 이표본 t-검정을 중심으로
Statistical hypothesis testing using deep learning: Focusing on two sample t-test
- 김상웅;
- 송준모
초록
본 연구에서는 심층신경망을 이용한 통계적 가설검정에 대하여 다룬다. 통계적 가설검정은 주어진 자료를 바탕으로 귀무가설의 기각여부를 결정하는 과정으로, 기각되는 경우 이에 대한 대안으로 대립가설을 선택하게 된다. 즉, 통계적 가설검정은 귀무가설과 대립가설 중 한 가설을 선택하는 문제로 생각할 수 있는데, 이는 기계학습에서의 분류문제로 간주될 수 있다. 이에 본 연구에서는 가설검정을 분류문제로 여기고, 심층신경망을 이용한 통계적 가설검정을 수행한다. 구체적으로, 두 모분포의 평균 비교 검정에 대하여 심층신경망을 학습시키고, 검정 성능을 기존의 이표본 t-검정과 비교한다. 본 연구에서 학습된 심층신경망은 유의수준 5%의 t-검정과 비슷한 수준의 검정결과를 보였으며, 실험과정을 통하여 제기된 딥러닝을 이용한 검정의 이슈와 장단점 등에 대하여 살펴본다.
키워드
딥러닝; 분류; 심층신경망; 이표본 평균 비교 검정; 이표본 t-검정; 통계적 가설검정; Classification; deep learning; deep neural network; statistical hypothesis testing; testing for equality in two means; two sample t-test
- 제목
- 딥러닝을 이용한 통계적 가설검정: 이표본 t-검정을 중심으로
- 제목 (타언어)
- Statistical hypothesis testing using deep learning: Focusing on two sample t-test
- 저자
- 김상웅; 송준모
- 발행일
- 2021-01
- 유형
- Y
- 저널명
- 한국데이터정보과학회지
- 권
- 32
- 호
- 1
- 페이지
- 25 ~ 35
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국데이터정보과학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 11 페이지
- ISSN
- P 1598-9402