Návrh Školení

Co statistika může nabídnout rozhodovatelům Make

  • Popisné Statistics
    • Základní statistiky - které statistiky (např. medián, průměr, percentily atd.) jsou pro různé distribuce relevantnější
    • Grafy - význam toho, jak je správně vykreslit (např. jak způsob vytvoření grafu odráží rozhodnutí)
    • Typy proměnných - s jakými proměnnými se snadněji pracuje
    • Ceteris paribus, všechno je stále v pohybu
    • Úloha třetí proměnné - jak najít skutečného influenceru
  • Důvodná Statistics
    • Pravděpodobnostní hodnota - co znamená P-hodnota
    • Opakovaný experiment - jak interpretovat výsledky opakování experimentu
    • Shromažďování dat - může se minimalizovat skrytá odchylka, ale nelze ji zcela eliminovat
    • Pochopení úrovně důvěry

Statistické myšlení

  • Rozhodování s omezenými informacemi
    • jak zkontrolovat, kolik informací je dostatečné
    • priorizace cílů na základě pravděpodobnosti a potenciálního návratu (pravidlo pro výhody/náklady, rozhodovací stromy)
  • Jak se chybám přidávají
    • Efekt motýlích křídel
    • Černé labutě
    • Co je Shrödingerův kotě a co Newtonovo jablko v podnikání
  • Cassandra problém - jak měřit předpověď, pokud se zásah změnil
    • Google Trendy chřipky - jak to šlo špatně
    • Jak rozhodnutí vychoutují předpověď
  • Forecasting - metody a praktičnost
    • ARIMA
    • Proč jsou prosté předpovědi obvykle reactivnější
    • Jak daleko může předpověď zahledět se do minulosti?
    • Proč více dat může znamenat horší předpověď?

Statistické metody užitečné pro rozhodovatele Make

  • Popis bivariantních dat
    • Univariate a bivariate data
  • Pravděpodobnost
    • proč se věci liší každýkrát, když je změříme?
  • Normální distribuce a normálně rozložené chyby
  • Odhadování
    • Nezávislé zdroje informací a stupně volnosti
  • Logika hypotézového testování
    • Co lze dokázat, proč to je vždy opačné tomu, co chceme (Falsifikace)
    • Interpretace výsledků hypotézového testování
    • Testování průměrů
  • Síla
    • Jak určit dobrý (a levný) vzorový soubor
    • Nepravá pozitiva a nepravé negativy a proč je vždy obchodní vyváženost

Požadavky

Good matematické znalosti je vyžadováno. Exponace základů statistiky (tj. práce s lidmi, kteří provádějí statistickou analýzu) je požadována.

 7 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Reference (5)

Upcoming Courses

Související kategorie