Zaawansowana statystyka i ekonometria w R

987 zł*
*Podana cena kursu jest ceną:

  • brutto (zawiera podatek VAT 23%), jeśli zakupu dokonują osoby fizyczne nie prowadzące działalności gospodarczej;
  • netto (nie zawiera podatku VAT 23% – cena brutto 1214,01 zł), jeśli zakupu dokonują osoby fizyczne prowadzące działalność gospodarczą lub osoby prawne;
  • obowiązującą dla płatności przed rozpoczęciem kursu.
Cena zawiera m.in. certyfikat zdania egzaminu (na podstawie rozwiązanych zadań sprawdzających), zaświadczenie ukończenia kursu (na podstawie obecności), komplet materiałów z pełnymi rozwiązaniami, darmowe konsultacje (więcej), zajęcia w sali komputerowej lub w formie zdalnej (więcej) – do wyboru.
(za 30 godzin dydaktycznych)
*Szczegóły cenowe
Text Mining i Web Scraping - Machine Learning

Poziom zaawansowany

30 godzin dydaktycznych

Zajęcia zdalne lub stacjonarne w sali komputerowej

Zaświadczenie ukończenia

Ocena kursu: 4,54/5,00 – 920% ocen co najmniej 4 (w skali od 1 do 5)

Koordynator: Piotr Ćwiakowski (pcwiakowski@labmasters.pl)

Oprogramowanie: R / R Studio

Miejsce: Wydział Nauk Ekonomicznych UW, Warszawa ul. Długa 44/50 (mapa)

Opis kursu

Kurs Zaawansowana statystyka i ekonometria w R to zajęcia z analizy danych na poziomie zaawansowanym, dla osób które mają dobrze opanowane podstawy statystyki matematycznej i posiadają praktykę w pracy z danymi. Grupą docelową są członkowie zespołów analitycznych i badawczych w firmach prywatnych instytucjach publicznych oraz na uniwersytetach, a także osoby aspirujące do takich zadań posiadające wstępne doświadczenie m. in. w przetwarzaniu danych, których interesuje modelowanie zjawisk i wnioskowanie statystyczne. Wcześniejsza znajomość podstaw programu R jest wymagana.

Kurs jest kompendium wiedzy i umiejętności o najpopularniejszych metodach modelowania statystycznego i ekonometrycznego – modelu ANOVA, regresji liniowej i logistycznej po podstawy analizy szeregów czasowych. Modele prezentowane są w praktycznych zastosowaniach – uczestnicy mają możliwość zmierzenia się z konkretnym problemem badawczym, następnie szacują pod kierunkiem prowadzącego właściwy model – oceniają jego przydatność i poprawność stosując odpowiednie testy statystyczne i miary dopasowania modeli do danych.

Zapisy

Zgłoś zainteresowanie

Planowany termin: wrzesień-listopad 2024. Jeżeli jesteś zainteresowany(a) wzięciem udziału w kursie realizowanym na żywo, ale w późniejszym terminie, zgłoś wstępną chęć uczestnictwa. Dzięki temu, wcześniej niż inni otrzymasz informację o zapisach i będziesz mieć pierwszeństwo w rejestracji.

Tematyka kursu

Zaawansowana statystyka cz. 1

ANOVA: budowa modelu, testowanie założeń, obciążenie Lovella, porównania wielokrotne i poprawka Tukeya, ANOVA jednoczynnikowa, dwuczynnikowa, model z interakcjami, testowanie istotności efektów (I, II i III rodzaju), rozszerzenia modelu ANOVA: ANOVA z powtarzalnymi pomiarami, model ANCOVA, model MANOVA, model nieparametryczny Kruskalla-Wallisa.

Zaawansowana statystyka cz. 2

Badania ewaluacyjne w R. Metodologia RCT (Randomized Control Trials), testy A/B w przedsiębiorstwie, kontrolowanie błędu II rodzaju, badanie mocy testu statystycznego. Metodologia bootstrap w badaniach statystycznych.

Ekonometria cz. 1

Regresja liniowa – powtórzenie i rozszerzenie. Budowa i diagnostyka modelu regresji liniowej, analiza reszt (normalność, autokorelacja, heteroskedastyczność), analiza obserwacji odstających (odległość Cooka, wykres dźwigni), badanie stabilności oszacowań (test Chowa), wybór najlepszej formy funkcyjnej (przekształcenie Boxa-Coxa, test ilorazu wiarygodności, regresja krokowa, algorytm leaps and bounds).

Ekonometria cz. 2

Uogólniony model liniowy na przykładzie regresji logistycznej. Estymacja modelu, liczenie efektów krańcowych i ilorazów szans. Interpretacja wyników, diagnostyka modelu.. Analiza wyników dopasowania: czułość, specyficzność, precyzja i dokładność. Estymacja i wizualizacja krzywej ROCAUC.

Ekonometria cz. 3

Wprowadzenie do analizy szeregów czasowych. Dekompozycja szeregów czasowych w formie addytywnej i multiplikatywnej. Stacjonarność szeregu czasowego – diagnostyka. Modele ADF, ARMA, ARIMA. Diagnostyka modeli (wykresy ACF, PACF, testy Boxa-Pierce’a, Ljunga-Boxa, test Jarque-Berra). Badanie sezonowości. Model SARIMA. Budowanie prognoz w modelach ARIMA i SARIMA.

Czego się nauczysz

Podczas kursu Zaawansowana statystyka i ekonometria w R poznasz techniki zaawansowanej analizy statystycznej i podstaw ekonometrii. Nauczymy Cię dobrać właściwą technikę statystyczną do postawionego problemu badawczego, a także przekażemy wiedzę o pakietach i funkcjach pakietu R potrzebnych do przeprowadzenia obliczeń. Po kursie będziesz potrafić wykonywać profesjonalną analizę danych, formułować i weryfikować hipotezy statystyczne oraz budować złożone modele ekonometryczne.

Opinie uczestników

„Świetny zakres tematyczny! Oby więcej takich kursów!”
„Świetni prowadzący, specjaliści w tym temacie.”
„Pan Piotr jest super prowadzącym, zna się na tym o czym mówi i potrafi przekazać tę wiedzę w przystępny sposób, odpowiadając również na czasami bardzo osobliwe pytania kursantów.”
„Ciekawy format zajęć, temat trudny ale przedstawiony w interesujący sposób, profesjonalne podejście do prowadzenia zajęć przez Panią Ewę i Pana Piotra sprawiło, że czekam na kolejne kursy.”
„Miło być pozytywnie zaskoczonym”
„Bardzo duża ilość informacji przedstawiona w interesujący i nieprzytłaczający sposób.”
„Bardzo solidnie przygotowany kurs, znakomicie poprowadzony.”
„Bardzo dobry kurs. Wykładowcy bardzo dobrze przygotowani.”
„Kurs zdecydowanie godny polecenia – wysoka intensywność zajęć, przystępny sposób prowadzenia oraz bardzo duża ilość informacji. Bardzo dużym plusem są gotowe wykłady, które łatwo opatrywać własnymi komentarzami.”