Statistical hypothesis testing using deep learning: Focusing on two sample t-test
Sangwoong Kim, Junmo Song · Journal of the Korean Data and Information Science Society · 2021
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.