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コース概要
統計学が意思決定者に何を提供できるか
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説明統計学
- 基本的な統計値 - どのような統計値(中央値、平均、パーセンタイルなど)が異なる分布に対してより関連性があるか
- グラフ - 正しく作成することの重要性(グラフの作成方法が意思決定にどのように影響するか)
- 変数の種類 - どの変数が扱いやすいか
- 他の条件は一定で、すべては常に動き続けている
- 第三の変数問題 - 実際の影響因子を見つける方法
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推論統計学
- 確率値 - P値の意味とは何か
- 反復実験 - 反復実験結果を解釈する方法
- データ収集 - 偏りを最小限に抑えられるが、完全には排除できない
- 信頼区間の理解
統計的思考
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情報が限られている場合の意思決定
- どれくらいの情報が必要かを確認する方法
- 確率と潜在的なリターン(ベネフィット/コスト比率、決定木)に基づいて目標を優先化する方法
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エラーの累積
- バタフライ効果
- ブラックスワン
- シュレディンガーの猫とニュートンのリンゴがビジネスで何を意味するか
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カサンドラ問題 - 行動計画が変わった場合、予測をどのように測定するか
- Google Flu trends - なぜ失敗したのか
- 決定が予測を古くする理由
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予測 - 方法と実用性
- ARIMA
- 単純な予測がなぜ通常より反応が早いのか
- 予測がどのくらい過去を見るべきか
- より多くのデータが悪影響を及ぼす理由
意思決定者にとって役立つ統計的手法
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二変量データの説明
- 単変量データと二変量データ
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確率
- なぜ測定するたびに結果が異なるのか?
- 正規分布と正規分布の誤差
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推定
- 独立情報源と自由度
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仮説検定の論理
- 何が証明できるのか、なぜいつも我々が望む逆が証明されるのか(反証法)
- 仮説検定の結果を解釈する方法
- 平均値の検定
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検出力
- 良い(かつ安価な)サンプルサイズを決定する方法
- 偽陽性と偽陰性が常にトレードオフである理由
要求
良好的な数学スキルが求められます。基礎的な統計知識(例えば、統計分析を行う人々と働くこと)が必要です。
7 時間
お客様の声 (5)
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