Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Karar Alıcılar İçin İstatistiklerin Sundukları
- Tanımlayıcı Statistics
- Temel istatistikler - hangi istatistiklerin (örneğin medyan, ortalama, yüzdelikler vb.) farklı dağılımlar için daha alakalı olduğu
- Grafikler - doğru grafiği oluşturmanın önemi (örneğin, grafiğin oluşturulma şeklinin kararı nasıl etkilediği)
- Değişken türleri - hangi değişkenlerin daha kolay işlenebilir olduğu
- Ceteris paribus, her şey her zaman hareket halindedir
- Üçüncü değişken problemi - gerçek etkileyicinin nasıl bulunacağı
- Çıkarımsal Statistics
- Olasılık değeri - P değerinin anlamı nedir
- Tekrarlanan deney - tekrarlanan deney sonuçlarının nasıl yorumlanacağı
- Veri toplama - yanlılığı en aza indirebilirsiniz, ancak tamamen ortadan kaldıramazsınız
- Güven düzeyinin anlaşılması
İstatistiksel Düşünme
- Sınırlı bilgi ile karar verme
- Ne kadar bilginin yeterli olduğunu nasıl kontrol edilir
- Olasılığa ve potansiyel getiriye (fayda/maliyet oranı, karar ağaçları) göre hedeflerin önceliklendirilmesi
- Hataların nasıl biriktiği
- Kelebek etkisi
- Kara kuğular
- Schrödinger'in kedisi ve Newton'un elması iş dünyasında ne anlama geliyor
- Cassandra Problemi - eylem planı değiştiğinde bir tahmini nasıl ölçülür
- Google Grip trendleri - nerede yanlış gitti
- Kararların tahmini nasıl geçersiz kıldığı
- Forecasting - yöntemler ve uygulanabilirlik
- ARIMA
- Neden basit tahminler genellikle daha duyarlı olur
- Bir tahmini ne kadar geriye bakmalısınız?
- Neden daha fazla veri daha kötü bir tahmin anlamına gelebilir?
Karar Alıcılar İçin Faydalı İstatistiksel Yöntemler
- İki Değişkenli Verilerin Tanımlanması
- Tek değişkenli veri ve iki değişkenli veri
- Olasılık
- Neden ölçüm yaptığımız her seferinde işler farklılık gösteriyor?
- Normal Dağılımlar ve normal olarak dağıtılmış hatalar
- Tahmin
- Bağımsız bilgi kaynakları ve serbestlik dereceleri
- Hipotez Testinin Mantığı
- Nelerin kanıtlanabileceği ve neden her zaman istediğimizin tersi olduğu (Yanlışlama)
- Hipotez Testinin sonuçlarının yorumlanması
- Ortalamaların Test Edilmesi
- Güç
- İyi (ve ucuz) bir örneklem büyüklüğünün nasıl belirleneceği
- Yanlış pozitif ve yanlış negatif ve neden her zaman bir ödünleşim olduğu
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
İyi derecede matematik becerileri gereklidir. Temel istatistiklere aşinalık (yani istatistiksel analiz yapan kişilerle çalışmak) gereklidir.
7 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (5)
The variation with exercise and showing.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Eğitim - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
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
Eğitim - 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
Eğitim - R Fundamentals
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Eğitim - 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!.
