コース概要

統計学が意思決定者に何を提供できるか

  • 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
  • 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

  • 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
  • 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
  • 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
  • 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

  • 二変量データの説明
    • 単変量データと二変量データ
  • 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
  • 推定
    • 独立情報源と自由度
  • 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
  • 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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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