Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Mit kínálhat a statisztika a döntéshozóknak
- Leíró Statistics
- Alapstatisztika – a statisztikák közül melyik (pl. medián, átlag, százalékos stb.) relevánsabb a különböző eloszlásoknál
- Grafikonok – a helyes megoldás jelentősége (pl. hogyan tükrözi a döntést a grafikon létrehozásának módja)
- Változótípusok – milyen változókkal könnyebb kezelni
- Ceteris paribus, a dolgok mindig mozgásban vannak
- Harmadik változó probléma – hogyan találjuk meg az igazi befolyásolót
- Következtető Statistics
- Valószínűségi érték - mit jelent a P-érték
- Ismételt kísérlet – hogyan értelmezzük az ismételt kísérleti eredményeket
- Adatgyűjtés – minimalizálhatja az elfogultságot, de nem szabadulhat meg tőle
- A bizalomszint megértése
Statisztikai gondolkodás
- Döntéshozatal korlátozott információval
- hogyan ellenőrizhető, hogy mennyi információ elegendő
- a célok prioritása a valószínűség és a lehetséges megtérülés alapján (haszon/költség arány, döntési fák)
- Hogyan adódnak össze a hibák
- Pillangó hatás
- Fekete hattyúk
- Mi Schrödinger macskája és mi Newton almája az üzleti életben
- Cassandra Probléma – hogyan kell mérni egy előrejelzést, ha a cselekvés módja megváltozott
- Google Influenza trendek – hogyan romlott el
- Hogyan teszik a döntések idejétmúlttá az előrejelzést
- Forecasting - módszerek és gyakorlatiasság
- ARIMA
- Miért reagálnak általában jobban a naiv előrejelzések?
- Meddig kell egy előrejelzésnek a múltba tekintenie?
- Miért jelenthet több adat rosszabb előrejelzést?
A döntéshozók számára hasznos statisztikai módszerek
- Kétváltozós adatok leírása
- Egyváltozós adatok és kétváltozós adatok
- Valószínűség
- miért különböznek a dolgok minden alkalommal, amikor mérjük őket?
- Normál eloszlások és normál eloszlású hibák
- Becslés
- Független információforrások és szabadságfokok
- A hipotézisvizsgálat logikája
- Mit lehet bizonyítani, és miért mindig az ellenkezője annak, amit akarunk (hamisítás)
- A hipotézisvizsgálat eredményeinek értelmezése
- Tesztelési eszközök
- Hatalom
- Hogyan határozzuk meg a jó (és olcsó) mintanagyságot
- Hamis pozitív és hamis negatív, és miért ez mindig kompromisszum
Követelmények
Jó matematikai ismeretek szükségesek. Az alapvető statisztikáknak való kitettség (azaz a statisztikai elemzést végző emberekkel való együttműködés) szükséges.
7 Órák
Vélemények (5)
Variáció gyakorlatokkal és bemutatással.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Kurzus - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Gépi fordítás
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
Kurzus - 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
Kurzus - 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
Kurzus - 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!.
