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.

 7 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák