Course Outline

Wetenschappelijke methode, waarschijnlijkheid & Statistics

  • Zeer korte geschiedenis van de statistiek
  • Waarom kan "verzekerd" zijn over de conclusies
  • Waarschijnlijkheid en besluitvorming

Voorbereiding op onderzoek (beslissen ‘wat’ en ‘hoe’)

  • Het grote geheel: onderzoek is onderdeel van een proces met inputs en outputs
  • Informatie verzamelen
  • Vragenstellers en meting
  • Wat te meten
  • Observatie studies
  • Ontwerp van proeven
  • Analyse van gegevens en grafische methoden
  • Onderzoeksvaardigheden en -technieken
  • Onderzoek Management

Bivariate gegevens beschrijven

  • Inleiding tot bivariate gegevens
  • Waarden van de Pearson-correlatie
  • Simulatie van correlaties raden
  • Eigenschappen van Pearson's r
  • Pearson's r berekenen
  • Beperking van bereikdemo
  • Variantiesomwet II
  • Opdrachten

Waarschijnlijkheid

  • Invoering
  • Basisconcepten
  • Demonstratie van voorwaardelijke waarschijnlijkheid
  • Gokkers Fallacy-simulatie
  • Verjaardagsdemonstratie
  • Binomiale verdeling
  • Binomiale demonstratie
  • Basistarieven
  • Demonstratie van de stelling van Bayes
  • Monty Hall-probleemdemonstratie
  • Opdrachten

Normale verdelingen

  • Invoering
  • Geschiedenis
  • Gebieden met normale verdelingen
  • Demo van variëteiten van normale distributie
  • Standaard Normaal
  • Normale benadering van de binomiale waarde
  • Normale benaderingsdemo
  • Opdrachten

Bemonsteringsverdelingen

  • Invoering
  • Basisdemo
  • Demo van monstergrootte
  • Demo van de centrale limietstelling
  • Bemonsteringsverdeling van het gemiddelde
  • Bemonsteringsverdeling van verschillen tussen gemiddelden
  • Bemonsteringsverdeling van Pearson's r
  • Bemonsteringsverdeling van een aandeel
  • Opdrachten

Schatting

  • Invoering
  • Graden van vrijheid
  • Kenmerken van schatters
  • Bias- en variabiliteitssimulatie
  • Betrouwbaarheidsintervallen
  • Opdrachten

Logica van het testen van hypothesen

  • Invoering
  • Betekenis testen
  • Type I- en Type II-fouten
  • Een- en tweezijdige tests
  • Significante resultaten interpreteren
  • Niet-significante resultaten interpreteren
  • Stappen bij het testen van hypothesen
  • Betekenistesten en betrouwbaarheidsintervallen
  • Misvattingen
  • Opdrachten

Middelen testen

  • Enkel gemiddelde
  • t Distributiedemo
  • Verschil tussen twee middelen (onafhankelijke groepen)
  • Robuustheid Simulatie
  • Alle paarsgewijze vergelijkingen tussen middelen
  • Specifieke vergelijkingen
  • Verschil tussen twee middelen (gecorreleerde paren)
  • Gecorreleerde t-simulatie
  • Specifieke vergelijkingen (gecorreleerde observaties)
  • Paarsgewijze vergelijkingen (gecorreleerde observaties)
  • Opdrachten

Stroom

  • Invoering
  • Voorbeeldberekeningen
  • Factoren die de macht beïnvloeden
  • Opdrachten

Voorspelling

  • Inleiding tot eenvoudige lineaire regressie
  • Lineaire fit-demo
  • Sommen van kwadraten verdelen
  • Standaardfout van de schatting
  • Demo voorspellijn
  • Inferentieel Statistics voor b en r
  • Opdrachten

ANOVA

  • Invoering
  • ANOVA-ontwerpen
  • ANOVA met één factor (tussen onderwerpen)
  • Eenrichtingsdemo
  • Multi-Factor ANOVA (tussen onderwerpen)
  • Ongelijke monstergroottes
  • Tests die ANOVA aanvullen
  • ANOVA binnen onderwerpen
  • Demo van ontwerpen van de kracht van binnen-onderwerpen
  • Opdrachten

Chi-plein

  • Chi-kwadraatverdeling
  • Eenrichtingstafels
  • Distributiedemo testen
  • Contingentietabellen
  • 2 x 2 tafelsimulatie
  • Opdrachten

Casestudies

Analyse van geselecteerde casestudies

Requirements

Een goed begrip van beschrijvende statistieken (gemiddelde, gemiddelde, standaarddeviatie, variantie) en basiskennis van waarschijnlijkheid zijn vereist.

Mogelijk wilt u deelnemen aan de voorbereidingscursus: Statistics Niveau 1

  35 Hours
 

Getuigenissen (8)

Related Courses

Related Categories