[Сергей Багузин] Статистическое мышление (2024)

Вы познакомитесь со статистической парадигмой восприятия действительности (в качестве альтернативы причинной), а также приобретёте навыки, необходимые для успешной деятельности в современном мире, который по своей природе является статистическим (вероятностным).

Будет полезно:

• Техническим руководителям
• Бизнес-аналитикам
• Руководителям проектов
• Студентам и аспирантам

Вы научитесь:

• Различать основные направления разведочного анализа данных, виды выборок, шкалы данных, типы диаграмм и уместность их использования, 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

Итогом обучения на курсе станет:

• 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.

Программа

1. Статистическое мышление против причинного

• Причинно-следственное и системное мышление
• Инструменты системного подхода
• Построение контрольных карт в Excel
• Контрольные карты и непрерывное совершенствование
• Оцениваемый тест

2. 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

3. Описательные статистики

• Сводки данных. Меры центральной тенденции
• Меры рассеяния (вариации)
• Дискретные распределения
• Нормальное распределение
• Описательные статистики и распределения в Excel
• Оцениваемый тест

4. Теория вероятностей

• Основные понятия теории вероятностей
• Правила сложения вероятностей. Комбинаторика
• Условная вероятность. Теорема Байеса
• Теорема Байеса в Excel
• Естественная частота
• Оцениваемый тест

5. Статистический вывод

• t-статистика Стьюдента
• Функции Excel для работы с t-распределением
• Ошибки 1-го и 2-го рода
• Статистическая мощность
• Оцениваемый тест

6. 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

7. Прогнозирование

• Регрессия
• Метод Монте-Карло для расчета рисков
• Оптимизация с помощью линейного программирования
• Метод k-средних для сегментирования клиентской базы
• Философия неопределенности
• Оцениваемый тест

8. 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

9. Заключение

ИСТОЧНИК

СКАЧАТЬ