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.
Vélemények (5)
Variáció gyakorlatokkal és bemutatással.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Kurzus - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Gépi fordítás
Sok példa és gyakorlat a képzés témájához kapcsolódóan.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Kurzus - Advanced R Programming
Gépi fordítás
A oktató türelemmel rendelkezett, és igyekezett biztosítani, hogy mindannyian megértjük a témákat. Az órák élvezetesek voltak.
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Kurzus - Statistical Analysis using SPSS
Gépi fordítás
A 1. és 2. nap nagyon egyszerű volt számomra, és nagyon élveztem az élményt.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Kurzus - R Fundamentals
Gépi fordítás
A tempó pontos volt, és a lazul légkört akadálytalanul lehetett kérdéseket feltenni.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurzus - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Gépi fordítás