코스 개요

결정자에게 통계가 제공할 수 있는 것들

  • 기술적 통계
    • 기본 통계 - 어떤 통계(예: 중앙값, 평균, 백분위수 등)가 다른 분포에 더 적합한지
    • 그래프 - 올바른 그래프 생성의 중요성(예: 그래프 생성 방식이 결정에 미치는 영향)
    • 변수 유형 - 어떤 변수가 더 쉽게 다룰 수 있는지
    • 다른 모든 조건이 동일할 때, 사물은 항상 변화 중입니다
    • 제3의 변수 문제 - 실제 영향력을 찾는 방법
  • 추론 통계
    • 확률 값 - P-값이 의미하는 바
    • 반복 실험 - 반복 실험 결과 해석 방법
    • 데이터 수집 - 편향을 최소화할 수 있지만, 완전히 제거할 수는 없습니다
    • 신뢰 수준 이해하기

통계적 사고

  • 정보가 제한된 상태에서 결정 내리기
    • 충분한 정보가 얼마나 필요한지 확인하는 방법
    • 확률과 잠재적인 수익(효익/비용 비율, 의사결정 나무)을 기반으로 목표 우선순위 설정하기
  • 오류가 어떻게 누적되는지
    • 나비 효과
    • 흑백 백조
    • 슈뢰딩거의 고양이와 뉴턴의 사과가 비즈니스에서 어떤 의미인지
  • 카珊德拉 문제 - 행동 방침이 변경된 경우 예측을 어떻게 측정할 수 있는지
    • 구글 플루 트렌드 - 어떤 점에서 잘못되었는지
    • 결정이 예측을 어떻게 시의적절하지 않게 만드는지
  • 예측 - 방법과 실용성
    • ARIMA
    • 왜 단순한 예측이 종종 더 민감하게 반응하는지
    • 예측이 과거를 얼마나 멀리 볼 필요가 있는지
    • 더 많은 데이터가 더 나쁜 예측을 의미할 수 있는 이유

결정자에게 유용한 통계적 방법들

  • 이변량 데이터 기술
    • 단일 변수 데이터와 이변량 데이터
  • 확률
    • 왜 매번 측정할 때마다 결과가 달라지는지
  • 정규 분포와 정규 분포 오차
  • 추정
    • 독립 정보 출처와 자유도
  • 가설 검증의 논리
    • 무엇이 증명될 수 있으며, 왜 우리가 원하는 반대가 항상 증명되는지(증거 부족)
    • 가설 검증 결과 해석하기
    • 평균 검정
  • 통계적 검정력
    • 좋은(그리고 저렴한) 표본 크기를 결정하는 방법
    • 유의미하지 않은 양성 반응과 부정반응, 그리고 이들이 항상 상호 교환적인 이유

요건

좋은 수학 실력이 요구됩니다. 기초 통계에 대한 노출(예: 통계 분석을 수행하는 사람들과 함께 작업)이 필요합니다.

 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

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