딥러닝을 이용한 통계적 가설검정: 이표본 t-검정을 중심으로

김상웅; 송준모

doi:10.7465/jkdi.2021.32.1.25

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김상웅 (경북대학교) 송준모 (경북대학교)

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제32권 제1호

발행연도: 2021.1

수록면: 25 - 35 (11page)

DOI: 10.7465/jkdi.2021.32.1.25

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구에서는 심층신경망을 이용한 통계적 가설검정에 대하여 다룬다. 통계적 가설검정은 주어진 자료를 바탕으로 귀무가설의 기각여부를 결정가하는 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.

#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

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

Bengio, Y. / 2011 / On the expressive power of deep architectures / International Conference on Algorithmic Learning Theory :18~36

최영태 / 2019 / 낙동강 유역의 SPI 예측을 위한 심층신경망 개발 및 검증 / 한국데이터정보과학회지 30(6):1277~1287

Funahashi, K. I. / 1989 / On the approximate realization of continuous mappings by neural networks / Neural Networks 2(3):183~192

He, K. / 2015 / Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision :1026~1034

김재율 / 2018 / Neural network heterogeneous autoregressive models for realized volatility / Communications for Statistical Applications and Methods 25(6):659~671

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김상웅

소속기관 정보통신정책연구원

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학 TOP 10%

논문수 2 이용수 1,731

Junmo Song

소속기관 경북대학교

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학 TOP 10%

논문수 4 이용수 1,553

이 논문과 함께 이용한 논문

크기가 1인 표본들로 구성된 집단에 기반한 모평균의 차이를 검정하기 위한 최소 조합 t-검정 방법

허미영 , 임창원 응용통계연구 2017 .04

정상성 가정 위반이 독립 t-test와 일원변량분석의 이론적 분포 및 1종 오류에 미치는 영향

허종관 , 김세중 , 이강웅 한국체육과학회지 2010 .11

종교성과 타종교에 대한 관용도

한내창 , 은기수 한국사회학 2004 .04

딥러닝 기법과 잔차 크리깅을 이용한 지가 예측

최진호 , 김용구 한국데이터정보과학회지 2021 .05

코로나19 확산 후 소셜미디어 이용과 무력감·외로움 체감에 관한 연구

손영준 , 허만섭 디지털콘텐츠학회논문지 2020 .11

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-041-001472310

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (12)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)