План на курса
Какво статистиката може да предложи на вземащите решения
- описателен Statistics
- Основни статистики - кои от статистиките (напр. медиана, средна стойност, процентили и т.н.) са по-подходящи за различни разпределения
- Графики - значението на това да го направите правилно (напр. как начинът, по който е създадена графиката, отразява решението)
- Типове променливи - с кои променливи се работи по-лесно
- Ceteris paribus, нещата винаги са в движение
- Трети променлив проблем – как да намерим истинския инфлуенсър
- Извод Statistics
- Стойност на вероятността - какво е значението на P-стойността
- Повторен експеримент - как да интерпретираме резултатите от повторен експеримент
- Събиране на данни - можете да минимизирате пристрастията, но не и да се отървете от тях
- Разбиране на нивото на увереност
Статистическо мислене
- Вземане на решения с ограничена информация
- как да проверите колко информация е достатъчна
- приоритизиране на целите въз основа на вероятност и потенциална възвръщаемост (съотношение полза/разходи, дървета на решенията)
- Как се сумират грешките
- Ефект на пеперуда
- Черни лебеди
- Какво е котката на Шрьодингер и какво е ябълката на Нютон в бизнеса
- Cassandra Проблем – как да измерим прогноза, ако курсът на действие се е променил
- Google Грипни тенденции - как се обърка
- Как решенията правят прогнозата остаряла
- Forecasting - методи и практичност
- ARIMA
- Защо наивните прогнози обикновено са по-отзивчиви
- Докъде една прогноза трябва да гледа в миналото?
- Защо повече данни могат да означават по-лоша прогноза?
Статистически методи, полезни за вземащите решения
- Описване на двумерни данни
- Едномерни данни и двумерни 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 проверката на хипотези
- Какво може да се докаже и защо винаги е обратното на това, което искаме (Фалшификация)
- Тълкуване на резултатите от проверката на хипотези
- Тестване Средства
- Мощност
- Как да определите добър (и евтин) размер на извадката
- Фалшиви положителни и фалшиви отрицателни и защо това винаги е компромис
Изисквания
Изискват се добри математически умения. Изисква се запознаване с основни статистики (т.е. работа с хора, които правят статистическия анализ).
Oтзиви 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