1 통계적 가설 검정

통계적 가설 검정을 학습하기에 앞서 확률과 통계적 검정, 인공지능의 관계를 확인하고 넘어갑시다.

확률, 통계적 검정 및 인공지능

확률, 통계, 인공지능의 관련성은 그림 15-22와 같습니다. 모집단 전체에 대한 데이터 수집에는 시간과 비용이 듭니다. 적당히 수용할 수 있는 비용과 시간을 투자할 수 있는 표본을 추출해야 하는데, 이때 추출 방법은 정확도를 높이는 방향으로 결론을 도출할 수 있어야 하기 때문에 확률을 사용합니다.

또 표본을 이용한 분석 결과의 의미를 해석하고자 통계적 추론을 사용합니다. 즉, 표본에서 미지의 모수에 대한 특성을 추정하고 가설을 검증하는 도구로 통계를 사용합니다.

그림 15-22 | 인공지능과 확률/통계 의 관계

즉, 인공지능 시대에는 모수에 대한 특성을 추정하고 가설을 검증하는 것이 매우 중요합니다. 머신 러닝이란 결국 학습 과정을 거쳐 가설이 참일 확률 혹은 기각될 확률을 높이는 과정입니다.