План на курса
Какво могат статистиката да предложи на вземащите решения
- Описваща статистика
- Основна статистика - които от статистиките (например медиана, средно аритметично, перцентили и т.н.) са по-релевантни за различни разпределения
- Графики - значението на правилното им представяне (например как по-нататъшното разпределение на графика отразява взетото решение)
- Типове променливи - какви променливи са по-лесни за обработка
- Ceteris paribus, всичко винаги е в движение
- Проблем с третата променлива - как да откриете истинския влиятел
- Инферентна статистика
- Стойност на вероятността - какво означава P-стойност
- Повтарян експеримент - как да интерпретирате резултатите от повтаряните експерименти
- Сбор на данни - можете да минимизирате предразсъдъци, но не и да се освободите от тях
- Разбиране на нивото на увереност
Статистическо мислене
- Вземане на решения с ограничена информация
- как да проверите колко информация е достатъчно
- приоритизиране на целите въз основа на вероятност и потенциална отдаваемост (отношение полза/разходи, дървета на решения)
- Как се събират грешките
- Ефект на пеперудата
- Черни лебеди
- Какво представлява котката на Шрьодингер и какво е ябълката на Нютон в бизнеса
- Cassandra Проблем - как да измерите прогноза, ако курсът на действие е променен
- Google Трендове на грипа - какво е станало грешно
- Как решенията стават прогнозите устарели
- Forecasting - методи и практичност
- ARIMA
- Защо наивни прогнози обикновено са по-реактивни
- Колко дълго трябва да гледа прогнозата в миналото?
- Защо повече данни могат да означават по-лоши прогнози?
Статистически методи, полезни за вземащите решения
- Описване на двупроменлива данни
- Еднопроменлива данни и двупроменлива данни
- Вероятност
- Защо нещата се различават всеки път, когато ги измерваме?
- Нормални разпределения и нормално разпределени грешки
- Оценка
- Независими източници на информация и степени на свобода
- Логика на тестване на хипотези
- Какво може да бъде доказано и защо това е винаги противоположно на това, което искаме (Фалсификация)
- Интерпретиране на резултатите от тестване на хипотези
- Тестване на средни стойности
- Сила
- Как да определите добър (и ефективно) образец
- Лъжливи положителни и лъжливи отрицателни резултати и защо това винаги е компромис
Изисквания
Добри математически умения са необходими. Опит с основни статистики (т.е. работа с хора, които правят статистически анализи) е необходим.
Отзиви от потребители (5)
Вариантът с упражнения и показване.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Курс - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Машинен превод
Много примери и упражнения, свързани с темата на обучението.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Курс - Advanced R Programming
Машинен превод
Треньорът беше толерантен и стресе да се уверява, че всички разбираме темите, а часовете бяха приятни за посещение.
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Курс - Statistical Analysis using SPSS
Машинен превод
Ден 1 и Ден 2 ми бяха много лесни и много се радвах на този опит.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Курс - R Fundamentals
Машинен превод
Краката на курса беше удобен и непринуденото обстановка позволяваше на кандидатите да се чувстват свободно да поставят въпроси.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Курс - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Машинен превод