Описание [Сергей Багузин] Статистическое мышление (2024):
Вы ознакомитесь со статистической парадигмой восприятия действительности, которая выступает альтернативой причинной парадигме, а также получите навыки, необходимые для успешной деятельности в современном вероятностном мире.
Кому будет полезно:
- Техническим руководителям
- Бизнес-аналитикам
- Руководителям проектов
- Студентам и аспирантам
- Различать основные направления разведочного анализа данных, виды выборок, шкалы данных, типы диаграмм и их уместное использование, принципы визуализации и презентации итогов анализа.
- Определять меры среднего и разброса, принципы их использования, отличия смещенной и несмещенной оценки, коэффициент корреляции Пирсона.
- Разбираться в основных типах распределений случайной величины: нормальное, Пуассона, биноминальное, центральная предельная теорема, закон больших чисел, эвристика доступности.
- Основам анализа больших данных: кластерный анализ, линейное программирование, регрессионный анализ, прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания.
- Обрабатывать сырые данные из файлов и Интернета с использованием Power Query.
- Использовать основные статистические функции в Excel, формировать случайную выборку данных.
- Оценивать прогноз методом Брайера.
- Моделировать системную динамику в iThink.
- Моделировать методом Монте-Карло в Excel.
- Владеть терминологией в областях статистики, управления качеством, больших данных, теории информации.
- Настраивать наивный байесовский классификатор.
- Обрабатывать ошибки измерений в Excel на основе байесовской вероятности.
- Понимание базовых концепций статистики, теории вероятностей, теории информации, обработки больших данных, планирования и оценки результатов эксперимента.
- Формирование базовых навыков обработки данных в Excel.
- Формирование базовых навыков презентации итогов анализа средствами Excel.
- Приобретение навыков сбора данных и управления качеством на основе контрольных карт Шухарта.
- Статистическое мышление против причинного
- Причинно-следственное и системное мышление
- Инструменты системного подхода
- Построение контрольных карт в Excel
- Контрольные карты и непрерывное совершенствование
- Оцениваемый тест
- Разведочный анализ
- Генеральная совокупность и выборка
- Типы данных и их организация
- Каждой идее – своя визуализация
- Искусство графического представления данных
- Ложь, наглая ложь и статистика
- Оцениваемый тест
- Описательные статистики
- Сводки данных. Меры центральной тенденции
- Меры рассеяния (вариации)
- Дискретные распределения
- Нормальное распределение
- Описательные статистики и распределения в Excel
- Оцениваемый тест
- Теория вероятностей
- Основные понятия теории вероятностей
- Правила сложения вероятностей. Комбинаторика
- Условная вероятность. Теорема Байеса
- Теорема Байеса в Excel
- Естественная частота
- Оцениваемый тест
- Статистический вывод
- t-статистика Стьюдента
- Функции Excel для работы с t-распределением
- Ошибки 1-го и 2-го рода
- Статистическая мощность
- Оцениваемый тест
- Распределения с толстыми хвостами
- Закон Бенфорда или закон первой цифры
- Использование Power Query для импорта данных в Excel. Закон Ципфа
- Принцип Парето
- Фрактальная природа социальных и экономических явлений
- Философия неопределенности
- Оцениваемый тест
- Прогнозирование
- Регрессия
- Метод Монте-Карло для расчета рисков
- Оптимизация с помощью линейного программирования
- Метод k-средних для сегментирования клиентской базы
- Философия неопределенности
- Оцениваемый тест
- Теория информации
- Понятие количества информации
- Разработка оптимальной стратегии игры «Быки и коровы»
- Информация как алгоритм
- Как измерить нематериальное
- Количественное измерение неопределенности
- Стратегические игры
- Риск и неопределенность
- Оцениваемый тест
- Заключение
Скачать курс [Сергей Багузин] Статистическое мышление (2024):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование модератором:
