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Schulungsübersicht
Was Statistik für Entscheidungsträger bieten kann
- Beschreibende Statistics
- Grundlegende Statistiken - welche Statistiken (z.B. Median, Durchschnitt, Perzentile usw.) für verschiedene Verteilungen relevant sind
- Grafiken - die Bedeutung von korrekter Darstellung (wie der Erstellungsprozess des Graphen den Entscheidungsprozess widerspiegelt)
- Variablentypen - welche Variablen einfacher zu handhaben sind
- Ceteris paribus, Dinge sind stets in Bewegung
- Drittfaktorenproblem - wie man den echten Einflussfaktor erkennt
- Schließende Statistics
- Wahrscheinlichkeitswert - was ist der Bedeutung von P-Wert
- Wiederholte Experimente - wie man Ergebnisse von wiederholten Experimenten interpretiert
- Datensammlung - man kann den Bias minimieren, aber nicht vollständig beseitigen
- Verstehen des Konfidenzniveaus
Statistisches Denken
- Entscheidungsfindung mit begrenzten Informationen
- wie man überprüft, ob die Informationen ausreichend sind
- Priorisierung von Zielen basierend auf Wahrscheinlichkeiten und potenziellen Renditen (Gewinn/Kosten-Verhältnis, Entscheidungsbaum)
- Wie sich Fehler summieren
- Schmetterlingseffekt
- Schwarze Schwäne
- Was ist Schrödingers Katze und was ist Newtons Apfel im Geschäftsleben
- Cassandra Problem - wie man eine Prognose messen kann, wenn der Handlungskurs geändert wurde
- Google Grippe-Trends - was schiefging
- Wie Entscheidungen die Prognose veraltet machen
- Forecasting - Methoden und Praxis
- ARIMA
- Warum naive Prognosen meistens reaktiver sind
- Wie weit in die Vergangenheit eine Prognose blicken sollte?
- Warum mehr Daten zu schlechteren Prognosen führen können?
Statistische Methoden, die für Entscheidungsträger nützlich sind
- Beschreibung bivariater Daten
- Univariate und bivariate Daten
- Wahrscheinlichkeit
- warum sich Dinge jedes Mal anders verhalten, wenn wir sie messen?
- Normalverteilungen und normalverteilte Fehler
- Schätzung
- Unabhängige Informationsquellen und Freiheitsgrade
- Logik der Hypothesentests
- Was kann bewiesen werden, und warum es immer das Gegenteil ist, was wir wollen (Falsifikation)
- Interpretation der Ergebnisse von Hypothesentests
- Testen von Mittelwerten
- Power
- Wie man eine gute (und preisgünstige) Stichprobengröße bestimmt
- Falsche Positive und falsche Negative und warum es immer ein Kompromiss ist
Voraussetzungen
Mathematikkenntnisse sind erforderlich. Kenntnisse in Basistatistik (z.B. Zusammenarbeit mit Personen, die statistische Analysen durchführen) sind notwendig.
7 Stunden
Erfahrungsberichte (5)
Die Variation mit Bewegung und Vorführung.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Kurs - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Maschinelle Übersetzung
Viele Beispiele und Übungen zum Thema des Kurses.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Kurs - Advanced R Programming
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer zeigte Geduld und war bemüht, sicherzustellen, dass wir alle die Themen verstanden. Die Kurse waren spaßig zu besuchen.
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Kurs - Statistical Analysis using SPSS
Maschinelle Übersetzung
Tag 1 und Tag 2 waren für mich wirklich unkompliziert und ich habe diese Erfahrung sehr genossen.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Kurs - R Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
Das Tempo war genau richtig und die entspannte Atmosphäre ließ die Kandidaten zuversichtlich Fragen stellen.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurs - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Maschinelle Übersetzung
