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통계적 모델링(Statistical Modeling)의 목적과 과정 통계를 배우는 이유?- 통계적 모델링의 목적과 과정 요즘에는 Coursera에서 베이지안 강의를 듣고있는데, 강의의 도입부에서 통계적 모델링의 목적과 과정에 관해서 잘 설명을 한 것 같아서 글로서 한번 정리를 해보려고 한다. 통계를 처음 배우는 사람이거나 통계학을 배웠지만 아직 체계가 잡히지 않은 사람이 이 글을 읽는다면 유용할 것 같다는 생각이 든다. 통계적 모델링의 정의 통계적 모델링이란 확률/수학적인 모형을 가지고 현실세계의 데이터 형성 과정을 모방을 한 것이라고 정의를 한다. 이러한 모형은 현실을 그대로 반영하지는 못한다는 한계가 있지만, 그럼에도 불구하고 적절한 가정들(Assumptions) 하에 유용하게 쓰일 수 가 있다. 다음의 네 가지 경우는 이런 통계적 모델링의 활용을 유형화 한 것이다... 2020. 12. 12.
[책 리뷰] 인류의 운명을 바꾼 약의 탐험가들 (The Drug Hunters: The Improbable Quest to Discover New Medicines) [책 리뷰] 인류의 운명을 바꾼 약의 탐험가들 (The Drug Hunters: The Improbable Quest to Discover New Medicines) 임상시험을 하는 산업에 근무를 하게 되면서 자연스래 신약개발의 역사에 대해서 관심을 기울이게 되었는데, 그 와중에 다음카페 Biometrika의 안재형박사님의 추천 글을 통해서 책을 알게 되었다. 책의 구성이 흥미로운 것 같고, 저자도 Pharmaceutical Industry 에서 오랫동안 일한 사람이라 이야기를 한번 들어보고 싶어서 책을 주문해서 읽게 되었다. 제약 산업의 발달 과정 "우리는 언제부터 약의 존재를 알고 사용 해왔을까?" 이 질문을 시작으로 이 책은 제약산업의 발달 과정을 큼지막한 사건들을 중심으로 설명을 한다. 우리 인류.. 2020. 12. 12.
마르코프 체인 (Markov Chain) 정의 및 예시 마르코프 체인 (Markov Chain) 정의 및 사례 마르코프 체인이란 한 상태(State)에서 다른 상태로 이전을 할때 특정한 확률적인 특성을 따르는 것을 의미하는데, 마르코프 체인을 대표하는 가장 중요한 성질은 현재 상태에서 다음 상태로 넘어갈때 현재 시점보다 이전의 과거 상태에는 의존을 하지 않는 다는 것이다. 추상적으로 느껴지는 개념이지만 사실 사례를 통해서 살펴보면 꽤나 간단한 원리이고, 이 특성을 이용하면 복잡한 Joint Distribution을 계산을 손쉽게 할 수 있다. 강화 학습을 공부하거나 베이지안 통계학을 공부하면 이 마르코프 체인(Markov Chain)이라는 개념이 많이 등장하는데, 흔히 쓰이는 MCMC (Markov Chain Monte Carlo)를 이해하는 것에도 필수적인.. 2020. 12. 12.
인과관계와 상관관계의 차이와 그 사례들 인과관계와 상관관계의 차이와 그 사례들 그리고 인과추론 “Correlation does not imply causation.” 회귀분석 같은 통계학 교과서를 읽다보면 위와같이, 상관관계(Correlation)는 인과관계(Causation)를 보장하지 못한다라는 문장을 자주 접하게 된다. 통계학을 이제 막 배우기 단계라면 이런 개념 자체에 대한 이해가 없기 때문에 문장이 주는 의미가 잘 다가 오지 않을 수 도 있는데, 이런 경우에는 사례를 통해서 이해를 하는 편이 좋은데 이들의 차이점에 대해서 일반적인 몇 가지 예를 들어보려고 한다. 조상들의 인과추론 실폐사례 - 기우제와 마녀사냥 수 백년전만 하더라도 인류는 과학에 대해서 무지했음으로 관측된 두 사건이의 관계를 인과관계로 착각한 사례가 많았는데, 가뭄이 .. 2020. 12. 7.
한국에서 유명해진 다는 것(feat. 사이버 렉카) '유명인이 된다는 것은 자기를 둘러싼 호의와 악의의 총량을 양방향으로, 그것도 비약적으로 확대하는 것이다.' - 무라카미 하루키 유럽, 미국 생활을 포함해서 해외에서 생활을 한지 4년 정도가 지났다. 4년이라는 시간이 어떻게 본다면 그리 길지 않은 시간 일 수도 있지만, 내가 사회현상을 바라보고 이해하는 것에 대해서 상당한 영향을 끼친 것은 사실이다. 이와 관련된 가장 큰 변화라고 하면 내 문제가 아닌 다른 사람 사생활 문제에 대한 관심도가 지극히 준다는 것이다. 서양 문화권에서는 정말 친한 친구가 아닌 지인의 경우에는 이 사람들이 사생활이 어떤지 개인사는 어떤지에 대해서 궁금하지도 않고, 들을 일도 잘 없다. 물론, 사람사는 곳이다 보니 연예인들의 가쉽거리를 뉴스에서 보도를 하지만 이것을 진지하게 본인.. 2020. 11. 16.
[미국 대학 탐방] UCLA (University of California Los Angeles) 대학 탐방 [미국 대학 탐방] UCLA (University of California Los Angeles) 대학 탐방 UCLA는 University of Californaia 시스템의 대학교 중 하나로 샌프란시스코의 UC 버클리 캠퍼스(Berkely) 등 와 더불어서 캘리포니아를 대표하는 주립대학교이다. 한국에서도 UCLA가 많이 알려져 있는데, 그 배경에는 LA에 한국 교민이 많이 사는 만큼 우리에게 친숙해서 그런 것 일 수도 있고, 또한 LA라는 지역이 날씨도 좋고 즐길거리가 많기 때문에 유학생들이 많이 선호해 온 학교였기 때문에 그런 것 같기도 하다. 캠퍼스도 아름답기로 유명해서 몇 년 전에는 '사람이 미래다'라는 슬로건으로 유명했던 두산의 광고 촬영지이기도 했다. University of Californi.. 2020. 11. 1.
[잡썰] 핵심 구직 역량- 본인의 경험을 좋은 스토리로 풀어 낼 수 있는 능력 [잡썰] 본인의 경험을 좋은 스토리로 풀어 낼 수 있는 능력 요즘 같이 경쟁이 치열한 시대에 사람들은 남들과의 차별성을 두기 위해서 흔히 스펙의 중요성을 강조한다. 조금이나마 취업에 도움이 될까 '자격증' 을 따기위해서 끊임없이 학원을 다니고 '어학점수', '학점' 등의 스팩을 쌓기 위해서 엄청난 시간과 돈을 투자 하지만 이런 스펙 군비경쟁에서 남들과 나의 차이점을 두기란 쉽지 않다. 왜냐하면 모두들 나와 비슷한 레쥬메, 자격증, 학점등을 가지고 구직시장에 뛰어들기 때문이다. 물론, 인턴 경험도 없는 사람이 서류 전형/레쥬메 필터링이라는 예선을 통과하기 위해서는 어느정도의 정량적인 지표가 중요한 팩터로 영향을 미치겠지만, 회사에서 일을 해보고 여러명의 후보중에 오퍼를 받은 사람들과 이야기를 해보고나니 면.. 2020. 10. 26.
2021 미국 대학원 통계학/바이오통계학 GRE 면제 학교 리스트 2021 미국 대학원 통계학/바이오통계학 GRE 면제 학교 리스트 GRE 면제- 순위는 US Ranking에서 50위 내외의 것만 간추렸다. Biostatistics 1. University of Michigan 2. University of Iowa 3. University of Minnesota 4. University of Pittsburgh 5. Harvard University 6. University of Washington 7. Boston University 8. Upenn 9. Duke University 10. Yale University Statistics 1. University of Minnesota 2. Penn State University 3. University of Wis.. 2020. 10. 18.
임상시험/신약개발의 윤리적인 딜레마 임상시험을 하는 회사에서 일을 시작하게 되면서, 신약개발에는 생각지 못했던 윤리적 딜레마가 존재한다는 것을 알게 되었다. 1. 제약회사들은 환자들이 약을 한번에 먹고 완치되는 것을 바랄까? - 제약회사들은 적개는 수십억 많게는 조단위를 투자해서 신약하나를 개발하는데, 그래서 10년 특허기간이 끝나고 제네릭 약이 나오기 전에는 약값이 엄청나게 비싸다. 여기서 제약회사들은 환자들이 약을 사용하고 바로 질병이 낫기를 바랄까? 아니면 계속 고객이 되어서 자신들의 비싼 약을 계속 써주길 바랄까? 환자의 입장에서야 약을 먹고 바로 낫기를 바라겟지만, 제약회사들도 자선 업자들이 아니기 때문에 회사의 이익을 생각 해야 될 것인데 이런 이해충돌 상황에서 경영진들은 어떤 결정을 내릴까? 아래의 사례는 옥시코틴이라는 중독성.. 2020. 10. 18.