Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Was die Statistik den Entscheidungsträgern bieten kann
- Deskriptiv Statistics
- Grundlegende Statistiken - welche der Statistiken (z. B. Median, Durchschnitt, Perzentile usw.) sind für verschiedene Verteilungen am relevantesten
- Diagramme - wie wichtig ist es, sie richtig zu erstellen (z. B. wie die Art und Weise, wie das Diagramm erstellt wird, die Entscheidung widerspiegelt)
- Variablentypen - welche Variablen sind leichter zu handhaben?
- Ceteris paribus, die Dinge sind immer in Bewegung
- Problem der dritten Variable - wie findet man den wahren Einflussfaktor?
- Schlussfolgerungen Statistics
- Wahrscheinlichkeitswert - was ist die Bedeutung des P-Wertes
- Wiederholtes Experiment - wie interpretiert man die Ergebnisse wiederholter Experimente?
- Datenerhebung - Verzerrungen können minimiert, aber nicht beseitigt werden
- Verständnis des Konfidenzniveaus
Statistisches Denken
- Entscheidungsfindung mit begrenzten Informationen
- wie man prüft, wie viele Informationen ausreichend sind
- Priorisierung von Zielen auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeit und potenziellem Ertrag (Nutzen/Kosten-Verhältnis, Entscheidungsbäume)
- Wie sich Fehler addieren
- Schmetterlingseffekt
- Schwarze Schwäne
- Was ist Schrödingers Katze und was ist Newtons Apfel in der Wirtschaft?
- Cassandra Problem - wie misst man eine Vorhersage, wenn sich der Handlungsverlauf geändert hat?
- Google Grippetrends - wie es schief ging
- Wie Entscheidungen Prognosen veralten lassen
- Forecasting - Methoden und Praktikabilität
- ARIMA
- Warum naive Prognosen in der Regel zutreffender sind
- Wie weit sollte eine Vorhersage in die Vergangenheit blicken?
- Warum können mehr Daten eine schlechtere Vorhersage bedeuten?
Nützliche statistische Methoden für Entscheidungsträger
- Beschreiben bivariater Daten
- Univariate Daten und bivariate Daten
- Wahrscheinlichkeit
- Warum unterscheiden sich Dinge jedes Mal, wenn wir sie messen?
- Normalverteilungen und normalverteilte Fehler
- Schätzung
- Unabhängige Informationsquellen und Freiheitsgrade
- Logik der Hypothesenprüfung
- Was kann bewiesen werden, und warum ist es immer das Gegenteil von dem, was wir wollen (Falsifikation)
- Interpretation der Ergebnisse von Hypothesentests
- Testen von Mitteln
- Aussagekraft
- Wie man eine gute (und billige) Stichprobengröße bestimmt
- Falsch positive und falsch negative Ergebnisse und warum es immer ein Kompromiss ist
Voraussetzungen
Gute mathematische Fähigkeiten sind erforderlich. Erfahrung mit grundlegenden statistischen Verfahren (d. h. Zusammenarbeit mit Personen, die statistische Analysen durchführen) ist erforderlich.
7 Stunden
Erfahrungsberichte (5)
Die Variation mit Bewegung und Vorführung.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Kurs - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Maschinelle Übersetzung
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
Kurs - Statistical Analysis using SPSS
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurs - 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!.
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs - Programming with Big Data in R
I enjoyed the Excel sheets provided having the exercises with examples. This meant that if Tamil was held up helping other people, I could crack on with the next parts.
