DREAMSKILLS
DREAMSKILLS КУРС

Статистика для международного бизнеса

По материалам University of London

Про курс

Этот курс знакомит с основными областями статистики, которые будут полезны в бизнесе и для нескольких модулей MBA. Он охватывает различные способы представления данных, вероятности и статистической оценки. Вы можете проверять свое понимание по мере вашего продвижения, в то время как более продвинутый контент доступен, если вы хотите подтолкнуть себя.


Этот курс является частью специализации Лондонского университета, призванной помочь вам развить и развить необходимые деловые, академические и культурные навыки, необходимые для успеха в международном бизнесе или дальнейшего обучения.


В случае успешного завершения ваш сертификат по этой специализации также может быть использован как часть процесса подачи заявления на программу Global MBA Лондонского университета, особенно для поступающих на начальную карьеру. Этот курс одобрен CMI

НАВЫКИ, КОТОРЫЕ ВЫ ПОЛУЧИТЕ

  • Стили управления
  • Управление изменениями
  • Коммуникация

  • Лидерство
Курс предложен
University of London.
Лондонский университет - федеральный университет, в который входят 18 ведущих колледжей мира. Наши программы дистанционного обучения были основаны в 1858 году и обогатили жизнь тысяч студентов, предоставляя высококачественные степени Лондонского университета, где бы наши студенты ни находились по всему миру. Среди наших выпускников 7 лауреатов Нобелевской премии. Сегодня мы являемся мировым лидером в области дистанционного и гибкого обучения, предлагая программы на получение степени более чем 50 000 студентов в более чем 180 странах.
Программа курса
4 неделя
# 1 Неделя
Использование графиков для описания данных
9 видео лекции
Изучая статистику, мы изучаем множество методов, которые помогают нам обобщать, анализировать и интерпретировать данные с целью принятия обоснованных решений в неопределенной среде. На этой первой неделе мы представляем таблицы и графики, которые помогают нам обрабатывать данные. Эти инструменты обеспечивают визуальную поддержку для принятия лучших решений. Имея это в виду, мы проведем вас через концепцию решений, основанных на неполной информации. Начиная с этого момента, мы познакомим вас с концепцией сравнения совокупности и выборки, параметра и статистики, а также описательной статистики и статистических выводов. Затем мы рассмотрим концепцию описания данных и познакомимся с идеей создания и интерпретации графиков для описания категориальных и непрерывных случайных величин.
# 2 неделя
Использование мер для описания данных
10 видео лекции
На этой неделе мы опишем и обобщим информацию в данных, используя числовые значения или меры, которые могут суммировать информацию. Это важное дополнение к анализу предыдущей недели. Хотя графики информативны, обсуждение их числовых свойств обычно имеет решающее значение для лучшего понимания имеющихся данных. На этой неделе мы рассмотрим ряд показателей, таких как меры центральной тенденции, диапазон, дисперсия, стандартное отклонение и так далее.
# 3 неделя
Вероятность и вероятностные распределения
18 видео лекции
Теория вероятностей - это молодой математик, а вероятность, примененная на практике, практически не существует как дисциплина. Мы все должны понимать вероятность, и эта лекция поможет вам в этом. Для вас важно сначала понять, что мир, в котором происходит ваше будущее, не является детерминированным, и есть будущие результаты, для которых невозможно разработать вероятностную модель ...

На этой неделе мы рассмотрим базовое определение вероятности, правила вероятности, случайные величины, функции плотности вероятностей, ожидания случайной величины и двумерные случайные величины.
# 4 неделя
Статистическая оценка
22 видео лекции, 4 материала для чтения, 3 теста
Чтобы статистический анализ работал должным образом, важно иметь надлежащую выборку, взятую из совокупности представляющих интерес объектов, имеющих измеренные характеристики. На этой неделе мы рассмотрим статистическую оценку, выборочное распределение среднего, точечную оценку, интервальную оценку, проверку гипотез, нулевую гипотезу и рассмотрим некоторые примеры их использования из реальной жизни.