이 수업은 통계학의 다양한 주제를 깊이 있게 다룹니다. 수업은 1부와 2부로 구성되어 있습니다. 1부에서는 "laplace transformation", "Relations Between Incidence, Mortality Prevalence and Time with Disease", "Cancer Screening Model", "MCMC"와 같은 다양한 토픽을 탐구합니다. 2부에서는 예측 모형과 진단 방법에 관한 주제로 강의가 진행됩니다. 경시적 자료 분석, 생존 분석 등 의학전산통계학협동과정에서 열리는 과목들에 대한 이해가 필요합니다. 평가는 다양한 과제와 함께 주어진 주제에 대한 발표로 평가합니다.

역학 파트는 기본적인 수학 지식 (라플라스변환, 미적분, 선형대수)이 필요합니다. 또한 보건학과 역학 수업을 미리 듣는 것을 추천합니다. 예측모형 성능 지표는 ROC(민감도, 특이도)에 대해 더 자세하게 배우게 되므로 생소할 수 있습니다. 과제와 발표 자체는 어렵지 않으나, 내용을 제대로 이해하는 것이 목표라면 매주 복습을 철저하게 해야합니다. 본인이 투자한 만큼 얻어가는 과목입니다.