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).
Reference (5)
Variace s cvičením a předváděním.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Kurz - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Machine Translated
Mnoho příkladů a cvičení souvisejících s tématem školení.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Kurz - Advanced R Programming
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.