[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