[MOOC] Statistics in Medicine - stanford university

어쩌다가 방학때 확률 수업을 들었다. 사실 듣게 된 이유는 커리큘럼 속에서 regression에 대한 내용이 들어있어서였다. 지금 하고 있는 일중에 지난 시간의 workload를 바탕으로 앞으로의 workload를 예측하는 방법을 공부하고 있다. 따지고 보면 이런 것도 prediction이고, prediction을 하기 위해서는 여러가지 방법이 있긴 하지만 한번 통계를 이용한 prediction은 어떻게 이뤄지는지 궁금하기도 해서 수업을 듣게 되었다.

<https://class.stanford.edu/courses/Medicine/MedStats/Summer2014/about>

사실 여기서 기반이 되고 있는 내용은 내가 하고 있는 컴퓨터 과학과 거리가 멀다. 보통 이런 쪽을 의학통계라고 하는 것 같은데, 강의를 듣다보면 왜 의료쪽에서 통계가 중요한 역할을 하는지 알 수 있을 것 같았다. 뉴스를 보다보면 가령 "군것질 하는 청소년은 어른이 되어서 성인병에 걸릴 확률이 xx%다" 라고 소개하는 것을 볼 수 있는데 이렇게 결론을 내릴 수 있는 근거가 바로 의학 통계에서 온다. 그런데 이 결론도 함부로 내서는 안된다. 우리가 예상하지 못한 bias가 존재할 수 있고, 이때문에 내린 결론이 완전 생뚱맞은 것일 수도 있는 것이다. 예를 들어서 "초콜릿을 많이 먹는 나라일수록 노벨상이 나올 확률이 높다" 라던지 말이다. 실제로 강의에서 소개되는 내용인데 노벨상이 많이 배출된 나라일수록 초콜릿 소비량이 많다고 한다. 그렇다고 이렇게 결론을 도출할 수 있는게 아니고, 하나하나의 변수간의 관계도 정립해야 된다. 그런 내용을 이 수업에서 가르쳐준다.

 생각보다 다양한 내용을 다룬다. 확률의 기본적인 개념에서부터 bayes rule을 거쳐 특수한 조건에서 쓸 수 있는 statistical test, 끝으로 regression에 대한 내용까지 다룬다. 솔직히 수학도 약한데다가 통계도 그냥 학부 수업에서 지나쳐간 과목 중 하나여서 조금 듣는데 어려움이 있었다. 그래도 뭔가 실생활에 연관된 결과들을 활용해서 개념을 소개하기 때문에 접근하는데 있어서 부담감은 없었다. 

 그나저나 통계란게 참 어려운 과목이라는 걸 많이 느꼈다. 너무 막연하게 Data Analysis를 경험해본다는 측면에서도 접근한 면도 있는데 너무 쉽게 생각했다. 그 수많은 확률과 표중에서 관계를 찾는 거또한 뭔가의 노하우가 필요한 듯 하고.. 참 한계가 많이 느껴졌던 수업이었다.

그래도 나름 열심히 들었고 인증서도 받았다.