Schulungsübersicht

Was Statistiken Entscheidungsträgern bieten können

    Beschreibend Statistics Grundlegende Statistiken – welche Statistiken (z. B. Median, Durchschnitt, Perzentile usw.) sind für verschiedene Verteilungen relevanter. Diagramme – Bedeutung der richtigen Vorgehensweise (z. B. wie die Art und Weise, wie das Diagramm erstellt wird, die Entscheidung widerspiegelt). Variable Typen – welche Variablen sind leichter zu handhaben? Ceteris paribus, die Dinge sind immer in Bewegung. Drittes Variablenproblem – wie findet man den echten Influencer
Inferenz Statistics Wahrscheinlichkeitswert – was bedeutet der P-Wert?
  • Wiederholtes Experiment – wie man wiederholte Experimentergebnisse interpretiert
  • Datenerfassung – Sie können Voreingenommenheit minimieren, aber nicht beseitigen
  • Vertrauensniveau verstehen
  • Statistisches Denken
  • Entscheidungsfindung mit begrenzten Informationen, wie man prüft, wie viele Informationen ausreichen, Priorisierung von Zielen basierend auf Wahrscheinlichkeit und potenziellem Ertrag (Nutzen-Kosten-Verhältnis, Entscheidungsbäume)

      Wie sich Fehler zum Schmetterlingseffekt summieren
    Schwarze Schwäne
  • Was ist Schrödingers Katze und was ist Newtons Apfel im Geschäft?
  • Cassandra-Problem – wie man eine Prognose misst, wenn sich die Vorgehensweise geändert hat Google Grippetrends – wie es schief lief
  • Wie Entscheidungen dazu führen, dass Prognosen veraltet sind
  • Forecasting - Methoden und Praktikabilität ARIMA
  • Warum naive Prognosen in der Regel reaktionsschneller sind
  • Wie weit sollte eine Prognose in die Vergangenheit blicken?
  • Warum können mehr Daten eine schlechtere Prognose bedeuten?
  • Statistische Methoden nützlich für Entscheidungsträger
  • Bivariate Daten beschreiben Univariate Daten und bivariate Daten
  • Wahrscheinlichkeit, warum sich die Dinge jedes Mal unterscheiden, wenn wir sie messen?
  • Normalverteilungen und normalverteilte Fehler
  • Schätzung Unabhängige Informationsquellen und Freiheitsgrade

      Logik des Hypothesentests Was bewiesen werden kann und warum es immer das Gegenteil von dem ist, was wir wollen (Falsifikation)
    Interpretation der Ergebnisse von Hypothesentests
  • Prüfmittel
  • Leistung So ermitteln Sie eine gute (und kostengünstige) Stichprobengröße
  • Falsch positiv und falsch negativ 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
     

    Teilnehmerzahl


    Beginnt

    Endet


    Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
    Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

    Erfahrungsberichte (7)

    Kombinierte Kurse

    Verwandte Kategorien