先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)

開課地點(diǎn)：	深圳
授課時(shí)間：	2011年5月11-12日
授課顧問：	David Liu
開課時(shí)間：	2011-5-11
市場報(bào)價(jià)：	0
購買價(jià)格：	0
審核時(shí)間：	我要報(bào)名2011-03-21 15:42:16

　　

學(xué)習(xí)對(duì)象

企業(yè)高層干部、中層管理人員、研發(fā)人員、工藝生產(chǎn)技術(shù)骨干、事務(wù)部門人員

課程目標(biāo)

何為吉兇？您買彩票嗎?我們的油價(jià)如何呢？您的小孩怎么能脫穎而出呢？為何有些夫妻老吵架？我的工資水平是高是低？我表現(xiàn)很好，但為何顧客和老板對(duì)我不滿？我的管理數(shù)據(jù)如何利用呢？等等……這些在生活和工作上的疑惑的解答其實(shí)都體現(xiàn)了您的統(tǒng)計(jì)學(xué)水平的高低，即您對(duì)數(shù)據(jù)的收集、分析和處理能力，這又直接影響您的決策能力，影響您和家人一生的幸福。而掌握和了解這些基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)其實(shí)并不難！但為何統(tǒng)計(jì)學(xué)成為大家一直痛恨和害怕的學(xué)科呢？其最大的緣由在于我們以前的教學(xué)方法的呆板和落后！ 因此，我們?cè)?

9年初開發(fā)本課程，通過活潑、生動(dòng)的形式，結(jié)合工作生活的實(shí)際案例進(jìn)行教學(xué)，經(jīng)過在知名制造企業(yè)、服務(wù)企業(yè)和政府部門等不同組織的教學(xué)，取得了非常良好的反饋！該課程成為深受大眾管理者和工程技術(shù)人員喜愛的王牌課程！為大家提升科學(xué)管理能力打下了良好的基礎(chǔ)。 參與目的 ■ 了解統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)企業(yè)的重要意義 ■ 掌握統(tǒng)計(jì)分析的基本原理、方法與步驟 ■ 將統(tǒng)計(jì)學(xué)很好的應(yīng)用于工作實(shí)際 ■ 奠定未來實(shí)施突破改進(jìn)的基礎(chǔ)能力

課程內(nèi)容

第1天課程內(nèi)容：  統(tǒng)計(jì)學(xué)：隨機(jī)性和規(guī)律性 1.統(tǒng)計(jì)學(xué)是什么 2.統(tǒng)計(jì)學(xué)的歷史 3.統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要思想 4.數(shù)據(jù) 4.1 元素、變量和觀察值 4.2 測(cè)量尺度 4.3 定性和定量數(shù)據(jù)，連續(xù)和離散數(shù)據(jù)  數(shù)據(jù)收集 1.定義變量 2.觀測(cè)數(shù)據(jù)：問題和可能性 3.收集觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)的錯(cuò)誤和誤差 4.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：需找造成結(jié)果的原因 5.數(shù)據(jù)陣/數(shù)據(jù)文件 6.簡單隨機(jī)抽樣 7.其他抽樣方法  數(shù)據(jù)描述：圖和表 1.圖：畫出數(shù)據(jù) 2.分類變量：餅圖和條圖 3.度量變量：點(diǎn)圖和直方圖 4.根據(jù)數(shù)據(jù)作圖 5.優(yōu)秀作圖的標(biāo)準(zhǔn) 6.表  數(shù)據(jù)描述：計(jì)算匯總統(tǒng)計(jì)量 1.各種平均數(shù) 2.變差 3.均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差 4.標(biāo)準(zhǔn)得分 5.簡化的收益和信息損失  概率 1.概率及韋恩圖 2.怎樣得到概率 3.概率計(jì)算： 3.1 條件概率 3.2 貝葉斯定理 4.離散概率分布： 4.1 二項(xiàng)分布 4.2 泊松分布 4.3 超幾何分布 4.4 用圖表來表示概率 4.5 概率的計(jì)算 5.連續(xù)變量的概率分布 5.1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 5.2 t分布 5.3 卡方分布 5.4 F分布 5.5 正態(tài)分布數(shù)據(jù)的需要 6.使用概率來核對(duì)假設(shè) 7.決策分析  作出結(jié)論：估計(jì) 1.樣本統(tǒng)計(jì)量和總體參數(shù) 2.點(diǎn)估計(jì) 3.區(qū)間估計(jì) 第2天課程內(nèi)容：  假設(shè)檢驗(yàn) 1.假設(shè) 2.如何問答零假設(shè) 3.顯著水平 4.總體比例檢驗(yàn) 5.兩個(gè)總體比例的差異檢驗(yàn) 6.假設(shè)檢驗(yàn)與置信區(qū)間 7.統(tǒng)計(jì)顯著與實(shí)際顯著 8.應(yīng)用  變量間關(guān)系 1.關(guān)于兩個(gè)變量的4個(gè)問題以及關(guān)系 1.1 變量間有關(guān)系嗎 1.2 關(guān)系的強(qiáng)弱程度 1.3 變量在總體中的關(guān)系如何 1.4 是因果關(guān)系嗎 2.預(yù)測(cè) 3.自變量和因變量 4.不同類型的變量 5.回到因果關(guān)系的問題  兩個(gè)分類變量的卡方分析 1.數(shù)據(jù)分析 2.變量間的關(guān)系 3.關(guān)系強(qiáng)度 4.總體中的關(guān)系 5.因果關(guān)系 6.更多可能性  兩個(gè)數(shù)值型變量的回歸分析和相關(guān) 1.兩個(gè)變量間的關(guān)系 2.關(guān)系強(qiáng)度 3.關(guān)系形式 4.總體中的關(guān)系 5.警告 6.虛擬變量的使用 7.因果關(guān)系 8.最小二乘法 9.模型假設(shè)及判定系數(shù) 1
.顯著性檢驗(yàn) 11.殘差分析及異常處理  一個(gè)分類變量和一個(gè)數(shù)值變量的方差分析 1.方差分析 2.變量關(guān)系 3.關(guān)系有多強(qiáng) 4.關(guān)系是偶然嗎 5.是因果關(guān)系嗎 6.方差分析回顧 7.配對(duì)分析  多元分析 1.三個(gè)分類變量 2.數(shù)值型多元分析 3.用一個(gè)啞元作多元回歸 4.雙因子方差分析 5.建立因果關(guān)系 6.最小二乘法 7.變量的選擇辦法：逐步、前向、后向、最佳子集 7.殘差分析  預(yù)測(cè) 1.時(shí)間序列成分 2.平滑法 3.趨勢(shì)推測(cè)法 4.趨勢(shì)和季節(jié)成分 5.回歸分析 6.定性預(yù)測(cè)方法  日常工作中的統(tǒng)計(jì) 1.通向統(tǒng)計(jì)精妙的基石 2.小心處理數(shù)據(jù) 3.數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)方法 4.怎么會(huì)出錯(cuò) 4.1 數(shù)據(jù)收集中的風(fēng)險(xiǎn) 4.2 調(diào)查研究中的特殊問題 4.3 分析方法的誤用 4.4 統(tǒng)計(jì)推斷的誤用 4.5 數(shù)字的錯(cuò)誤解釋 5.結(jié)束語

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