Выводная и прогнозная статистика для бизнеса

По материалам University of Illinois at Urbana-Champaign

Про курс

Этот курс предоставляет аналитическую основу, которая поможет вам структурированно оценивать ключевые проблемы и снабдит вас инструментами для лучшего управления неопределенностями, которые пронизывают и усложняют бизнес-процессы. С этой целью курс направлен на охват статистических идей, применимых к менеджерам, путем обсуждения двух основных тем: во-первых, это распознавание и описание вариаций, присутствующих во всем, что нас окружает, а затем моделирование и принятие решений при наличии этих вариаций. Фундаментальные концепции, изучаемые в этом курсе, снова появятся на многих других занятиях и в бизнес-среде. Наше внимание будет сосредоточено на интерпретации значения результатов в деловой и управленческой среде.

В то время как вы познакомитесь с некоторыми научными аспектами преподавания, основное внимание будет уделено применению методологий. Это будет достигнуто за счет использования Excel и наборов данных из многих различных дисциплин, что позволит вам увидеть использование статистики в самых разных условиях. Курс будет сосредоточен не только на объяснении этих концепций, но и на понимании значения полученных результатов.

Вы будете в состоянии:

• Проверка убеждений о населении

• Сравните различия между популяциями

• Используйте модель линейной регрессии для прогнозирования

• Используйте Excel для статистического анализа

НАВЫКИ, КОТОРЫЕ ВЫ ПОЛУЧИТЕ

Статистические выводы
Статистическая проверка гипотез
Статистический анализ
Нормальное распределение

Курс предложен University of Illinois at Urbana-Champaign.

Иллинойсский университет в Урбана-Шампейн - мировой лидер в области исследований, преподавания и участия общественности, отличающийся широтой своих программ, широким академическим превосходством и всемирно известными преподавателями и выпускниками. Иллинойс служит миру, создавая знания, подготавливая учащихся к жизненно важным событиям и находя решения критически важных социальных потребностей.

Программа курса

4 недели

# 1 Неделя

Проверка гипотезы

11 видео лекции, 2 материала для чтения, 6 теста

Посмотрите любой рекламный ролик, и вы услышите множество возмутительных обещаний. Используйте этот крем, и ваша кожа будет выглядеть на 80% более упругой! Используйте эту добавку, и вы потеряете 10 фунтов в первые 10 дней! Они говорят вам правду? Они все врут? Единственный способ узнать ответ на любой из этих вопросов - это научно проверить сделанное утверждение - это то, что мы называем проверкой гипотез, и то, что мы узнаем в этом модуле.

# 2 неделя

Статистический вывод на основе двух выборок

11 видео лекции, 2 материала для чтения, 7 теста

Действительно ли лекарство, которое человек принимает для лечения своего состояния, работает лучше, чем сахарная таблетка? Является ли новая кредитная карта с чипом более безопасной, чем магнитная карта? Как узнать, верны ли утверждения о том, что «лучше» или «быстрее» конкурента? В этом модуле мы научимся проводить это сравнение.

# 3 неделя

Простая линейная регрессия

9 видео лекции, 2 материала для чтения, 6 теста

Ваша работа требует много сидения? Если это так, вы подвержены более высокому риску ишемической болезни сердца. Откуда мне это знать? Мы узнали о взаимосвязи между ишемической болезнью сердца и сидением, когда исследователи изучали группу водителей и кондукторов лондонских автобусов с 1947 по 1972 год. Если вы хотите узнать больше, то читайте дальше!

# 4 неделя

Множественная линейная регрессия

8 видео лекция, 4 материалов для чтения, 4 тестов

Вы пытаетесь спрогнозировать объем продаж в следующем месяце. Вы знаете, что десятки, а то и сотни вещей, таких как погода, рекламные акции конкурентов, слухи и т. Д., Могут повлиять на это число. Вы разговариваете с пятью людьми, и каждый из них имеет представление о том, что оказывает наибольшее влияние, и единственное, что они предлагают, - это «поверьте мне». Вы хотите, чтобы это было лучше, чем полагаться на слепую веру? Что ж, есть. Мы можем использовать множественную регрессию, чтобы разобраться в этом беспорядке и сосредоточить внимание на действительно важных факторах.