Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Co může statistika nabídnout osobám s rozhodovací pravomocí
- Popisný Statistics
- Základní statistiky – které statistiky (např. medián, průměr, percentily atd...) jsou pro různá rozdělení relevantnější
- Grafy – význam správného provedení (např. jak způsob vytvoření grafu odráží rozhodnutí)
- Typy proměnných – s jakými proměnnými se snáze pracuje
- Za jinak stejných podmínek jsou věci neustále v pohybu
- Třetí proměnný problém – jak najít skutečného influencera
- Inferenční Statistics
- Pravděpodobnostní hodnota - co znamená P-hodnota
- Opakovaný experiment - jak interpretovat výsledky opakovaných experimentů
- Sběr dat – zkreslení můžete minimalizovat, ale ne se ho zbavit
- Pochopení úrovně důvěry
Statistické myšlení
- Rozhodování s omezenými informacemi
- jak zkontrolovat, kolik informací stačí
- upřednostňování cílů na základě pravděpodobnosti a potenciální návratnosti (poměr přínos/náklady, rozhodovací stromy)
- Jak se chyby sčítají
- Motýlí efekt
- Černé labutě
- Co je Schrödingerova kočka a co Newtonovo jablko v podnikání
- Cassandra Problém - jak změřit předpověď, pokud se změnil průběh akce
- Google Chřipkové trendy – jak se to pokazilo
- Jak rozhodnutí činí předpověď zastaralou
- Forecasting - metody a praktičnost
- ARIMA
- Proč jsou naivní prognózy obvykle citlivější
- Jak daleko by měla předpověď nahlížet do minulosti?
- Proč více dat může znamenat horší předpověď?
Statistické metody užitečné pro osoby s rozhodovací pravomocí
- Popis dvourozměrných dat
- Jednorozměrná data a dvourozměrná data
- Pravděpodobnost
- proč se věci liší pokaždé, když je měříme?
- Normální rozdělení a normálně rozdělené chyby
- Odhad
- Nezávislé zdroje informací a stupně volnosti
- Logika testování hypotéz
- Co lze dokázat a proč je vždy opak toho, co chceme (falšování)
- Interpretace výsledků testování hypotéz
- Testovací prostředky
- Moc
- Jak určit dobrou (a levnou) velikost vzorku
- Falešně pozitivní a falešně negativní a proč je to vždy kompromis
Požadavky
Jsou vyžadovány dobré matematické dovednosti. Vyžaduje se vystavení základní statistice (tj. práce s lidmi, kteří provádějí statistickou analýzu).
7 hodiny
Reference (5)
Variace s cvičením a předváděním.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Kurz - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Machine Translated
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
Kurz - 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
Kurz - 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
Kurz - 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!.
