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.

 7 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (5)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории