Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
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).
7 Часа
Oтзиви от потребители (5)
Вариантът с упражнения и показване.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Курс - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Машинен превод
the trainer had patience, and was eager to make sure we all understood the topics, the classes were fun to attend
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Курс - Statistical Analysis using SPSS
Day 1 and Day 2 were really straight forward for me and really enjoyed that experience.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Курс - R Fundamentals
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Курс - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Michael the trainer is very knowledgeable and skillful about the subject of Big Data and R. He is very flexible and quickly customize the training meeting clients' need. He is also very capable to solve technical and subject matter problems on the go. Fantastic and professional training!.
