Schița de curs

Ce le poate oferi statisticile factorilor de decizie

    Descriptive Statistics Statistici de bază - care dintre statistici (de exemplu, mediană, medie, percentile etc...) sunt mai relevante pentru diferite distribuții Grafice - semnificația corectării (de exemplu modul în care este creat graficul reflectă decizia) Variabilă tipuri - ce variabile sunt mai ușor de tratat cu Ceteris paribus, lucrurile sunt mereu în mișcare Problema a treia variabilă - cum să găsiți influențatorul real
Inferenţială Statistics Valoarea probabilităţii - care este semnificaţia valorii P
  • Experiment repetat - cum se interpretează rezultatele experimentului repetat
  • Colectarea datelor - puteți minimiza părtinirea, dar nu scăpați de ea
  • Înțelegerea nivelului de încredere
  • Gândirea statistică
  • Luarea deciziilor cu informații limitate cum se verifică cât de multă informație este suficientă prioritizarea obiectivelor pe baza probabilității și a rentabilității potențiale (raportul beneficiu/cost, arbori de decizie)

      Cum se adună erorile efectul Fluture
    Lebedele negre
  • Ce este pisica lui Schrödinger și ce este mărul lui Newton în afaceri
  • Problema Cassandra - cum se măsoară o prognoză dacă cursul acțiunii s-a schimbat Google Tendințe gripei - cum a mers prost
  • Modul în care deciziile fac prognoza este învechit
  • Forecasting - metode și caracter practic ARIMA
  • De ce previziunile naive sunt de obicei mai receptive
  • Cât de departe ar trebui să privească o prognoză în trecut?
  • De ce mai multe date pot însemna previziuni mai proaste?
  • Metode statistice utile pentru factorii de decizie
  • Descrierea datelor bivariate Date univariate și date bivariate
  • Probabilitatea de ce lucrurile diferă de fiecare dată când le măsurăm?
  • Distribuții normale și erori distribuite normal
  • Estimare Surse independente de informaţie şi grade de libertate

      Logica testării ipotezelor Ce se poate dovedi și de ce este întotdeauna opusul a ceea ce ne dorim (falsificare)
    Interpretarea rezultatelor testării ipotezelor
  • Mijloace de testare
  • Putere Cum să determinați o dimensiune bună (și ieftină) a eșantionului
  • Fals pozitiv și fals negativ și de ce este întotdeauna un compromis
  • Cerințe

    Sunt necesare bune cunoștințe de matematică. Este necesară o expunere la statisticile de bază (de exemplu, lucrul cu persoanele care efectuează analiza statistică).

      7 ore
     

    Numărul de participanți


    Dată început

    Dată sfârșit


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Open Training Courses require 5+ participants.

    Mărturii (8)

    Cursuri înrudite

    Categorii înrudite