Kurzusleírás
Mire kínál lehetőséget a statisztika a döntéshozók számára
-
Leíró statisztika
- Alapvető statisztikai mutatók - melyek a relevánsabbak különböző eloszlások esetén (pl. medián, átlag, percentil)
- Grafikonok - a pontos megjelenítés jelentősége (pl. hogyan befolyásolja a grafikon készítése az egyes döntéseket)
- Változók típusa - mely változók könnyebbek kezelni
- Ceteris paribus, mindig mozgásban van minden dolog
- Harmadik változó probléma - hogyan találjuk meg a tényleges befolyásolót
-
Bevonult statisztika
- Valószínűségi érték - a P-érték jelentése
- Ismételt kísérlet - az ismételt kísérlet eredményeinek értelmezése
- Adatgyűjtés - a torzítás csökkentése, de nem elkerülése
- Bizonytalanság szintje értelmezése
Statisztikai gondolkodás
-
Döntési megállapítás korlátozott információ alapján
- hogyan ellenőrizhető, hogy mennyi információ elegendő
- célkitűzések priorizálása valószínűség és potenciális hozam alapján (hasznosság/költség arány, döntésfák)
-
Helytelen lépések összegzése
- Várócsillag hatás
- Fekete locsolkodó
- Milyen Schrödinger macsa és mi az Newton alma a üzletben
-
Kassandra probléma - hogyan mérhető egy előrejelzés, ha a cselekvés iránya megváltozott
- Google Flu trends - miért sikerült rosszul
- Hogyan teszik elavulttá a döntések az előrejelzéseket
-
Előrejelzés - módszerek és gyakorlati alkalmazhatóság
- ARIMA
- Miért a naiv előrejelzések általában felelősebbek
- Mennyire vissza kell nézni az előrejelzés?
- Miért jelenti több adat rosszabb előrejelzést?
A döntéshozók számára hasznos statisztikai módszerek
-
Kétváltozós adatok leírása
- Egyváltozós és kétváltozós adatok
-
Valószínűség
- miért térnek el az értékek minden egyes mérésnél?
- Normális eloszlások és normális eloszlást követő hibák
-
Becslés
- Független információforrások és szabadságfokok
-
Hipótezis-tesztelés logikája
- Milyen dolgok bizonyíthatók, és miért mindig az ellenkezője a kívántnek (Hamisítás)
- Hipótezis-tesztelés eredményeinek értelmezése
- Középértékek tesztelése
-
Erő
- Hogy határozható meg egy jó (és olcsó) minta mérete
- Hamispozitív és hamisnegatív, és miért mindig kompromisszum kérdése
Követelmények
Jó matematikai készségek szükségesek. Alapvető statisztika ismerete (pl. olyan emberekkel munka, akik statisztikai elemzést végeznek) szükséges.
Vélemények (5)
A változat az edzés és bemutatás során.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Kurzus - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Gépi fordítás
információs és hasznos volt
Brenton - Lotterywest
Kurzus - Building Web Applications in R with Shiny
Gépi fordítás
Számos példa és gyakorlat a képzés téma területével kapcsolatban.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Kurzus - Advanced R Programming
Gépi fordítás
a képző tanár-paciens volt, és nagyon töredezett arra, hogy mindannyian jól értsük a témákat, az órák szívesen játszottuk be
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Kurzus - Statistical Analysis using SPSS
Gépi fordítás
Az első és a második nap nagyon egyszerű volt számomra, és nagyon élveztem ezt az élményt.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Kurzus - R Fundamentals
Gépi fordítás