Course Outline

결정자 Make를 위한 통계가 제공할 수 있는 것

  • 설명 통계 Statistics
    • 기본 통계 - 다양한 분포에 대해 어떤 통계(예: 중앙값, 평균, 백분위수 등)가 더 관련성이 있는지
    • 그래프 - 올바르게 만드는 것의 의미(예: 그래프가 어떻게 생성되는지가 결정에 어떻게 반영되는지)
    • 변수 유형 - 어떤 변수가 다루기 쉬운지
    • 제터리스 파리부스, 모든 것이 항상 변화 중임
    • 제3의 변수 문제 - 진정한 영향을 미치는 요인을 어떻게 찾는지
  • 추론 통계 Statistics
    • 확률 값 - P-값의 의미는 무엇인지
    • 반복 실험 - 반복 실험 결과를 어떻게 해석하는지
    • 데이터 수집 - 편견을 최소화할 수 있지만 완전히 제거할 수는 없음
    • 신뢰 수준 이해

통계적 사고

  • 제한된 정보로 결정을 내리기
    • 얼마나 많은 정보가 충분한지 어떻게 확인하는지
    • 확률과 잠재적 수익(수익/비용 비율, 의사결정 나무) 기반으로 목표 우선순위 정하기
  • 오류가 어떻게 누적되는지
    • 나비 효과
    • 검은 백조
    • 비즈니스에서 슈뢰딩거의 고양이와 뉴턴의 사과는 무엇인지
  • Cassandra 문제 - 행동 경로가 변경된 경우 예측을 어떻게 측정하는지
    • Google 독감 트렌드 - 어떻게 잘못된 것인지
    • 결정이 예측을 구식으로 만드는 방법
  • Forecasting - 방법과 실용성
    • ARIMA
    • 왜 단순한 예측이 일반적으로 더 반응이 좋은지
    • 예측이 과거를 얼마나 깊이 파고들어야 하는지
    • 왜 더 많은 데이터가 더 나쁘게 예측하는지

결정자 Make를 위한 유용한 통계 방법

  • 이변량 데이터 설명
    • 일변량 데이터와 이변량 데이터
  • 확률
    • 우리가 측정할 때마다 왜 다른지
  • 정규 분포와 정규 분포 오류
  • 추정
    • 독립 정보 원천과 자유도
  • 가설 검정의 논리
    • 무엇을 증명할 수 있는지, 그리고 왜 항상 우리가 원하는 것과 반대인지(가설 검정)
    • 가설 검정 결과 해석
    • 평균 검정
  • 검정력
    • 좋은(그리고 저렴한) 샘플 크기를 어떻게 결정하는지
    • 거짓 양성과 거짓 음성 그리고 왜 항상 Trade-off인지

Requirements

기본적인 수학 능력과 기본 통계학에 대한 경험(예: 통계 분석을 하는 사람들과 협력하는 것)이 필요합니다.

 7 Hours

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