상세 설명

선택적 추론(selective inference)은 데이터 분석 과정에서 모델 선택이나 변수 선택 등 특정 선택이 이루어진 후, 그 결과에 대한 통계적 신뢰도를 정확하게 평가하는 방법론입니다. 본 연구실은 선택적 추론 프레임워크를 다변량 데이터 분석 및 통계적 학습과 결합하여, 데이터 기반의 의사결정에서 발생할 수 있는 선택 편향을 최소화하는 연구를 진행하고 있습니다. 기존의 통계적 추론 방법은 모델 선택 이후의 불확실성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었습니다. 이에 따라 본 연구실에서는 선택적 추론을 기반으로 한 가설 검정, 신뢰구간 산출, 그리고 예측 성능 평가 방법을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 데이터 분석에서 신뢰할 수 있는 결론을 도출하는 데 중요한 역할을 하며, 특히 고차원 데이터와 복잡한 모델 구조에서 그 효과가 두드러집니다. 더불어, 통계적 학습(statistical learning) 분야와의 융합을 통해 머신러닝, 인공지능 등 최신 데이터 과학 분야에도 선택적 추론의 원리를 적용하고 있습니다. 이를 통해 해석 가능하고 신뢰성 높은 예측 모델을 구축하며, 데이터 기반의 과학적 발견과 실용적 응용을 동시에 추구하고 있습니다.

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