Благодаря этой эксклюзивной программе вы сможете углубить свои знания о процедурах строительства оценочных механизмов с помощью 100% онлайн-обучения"

Умение производить точное оценивание необходимо любому инженеру, стремящемуся разрабатывать успешные проекты. Сегодня инженерное дело - это дисциплина, в которой анализ данных и статистика приносят огромную пользу, а оценивание стало ключевым инструментом для принятия обоснованных решений.

По этой причине TECH представляет Университетский курс в области оценивания II для предварительного проектирования и анализа, который дает инженерам навыки и инструменты, необходимые для оценивания ключевых параметров при проектировании и анализе проектов, позволяя им принимать обоснованные и точные решения. Программа адаптирована к современным потребностям рынка, а ее содержание сосредоточено на статистических выводах, точечном и интервальном оценивании и процедурах построения оценочных механизмов.

Таким образом, данная программа проходит в 100% онлайн-формате, что позволяет студентам получать доступ к обучению из любого места и в любое время, что очень удобно для тех инженеров, которые хотят продолжить свое образование, не отрываясь от работы или личной жизни. Кроме того, методика Relearning, используемая в программе, гарантирует индивидуальное обучение, адаптированное к потребностям каждого студента, что позволяет им учиться эффективно и результативно. 

Программа, которая позволит вам в совершенстве овладеть тестированием на пригодность, свойственным лучшим экспертам"

Данный Университетский курс в области оценивания II содержит наиболее полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются: 

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области прикладной статистики 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание предоставляет строгую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям  
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Мотивационные видеоролики, практические кейсы, графические и схематические материалы, дискуссионные форумы - все, что нужно для старта вашей карьеры. Не откладывайте на потом”

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов, которые привносят в обучение опыт своей работы.  

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.  

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студенту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.   

Благодаря методике Relearning вы будете получать знания постепенно и с полной гибкостью. Программа, которая подходит именно вам”

Совместите свои личные и рабочие обязанности с учебой благодаря этому Университетскому курсу. На 100% в гибком онлайн-формате"

Группа специалистов в области оценивания разработала учебный план этой программы, включающий 180 часов теоретических, практических и дополнительных материалов в различных аудиовизуальных форматах. Кроме того, методика TECH под названием Relearning обеспечит студентам естественный и прогрессивный процесс изучения статистики. Все это представлено в гибком онлайн-формате, позволяющем студентам получать доступ к самым современным инструментам с любого устройства, подключенного к интернету, и пользоваться виртуальным кампусом 24 часа в сутки.

Специализированный учебный план и качественное содержание — залог успешного обучения"

Модуль 1. Оценивание II

1.1. Введение в проверку статистических гипотез 

1.1.1. Изложение проблемы 
1.1.2. Нулевая и альтернативная гипотезы 
1.1.3. Статистика контрастности 
1.1.4. Виды погрешностей 
1.1.5. Уровень значимости 
1.1.6. Критическая область. P-значение 
1.1.7. Сила 

1.2. Виды проверки статистических гипотез 

1.2.1. Тест отношения правдоподобия 
1.2.2. Контрасты средних и дисперсий в нормальной совокупности 
1.2.3. Контрасты в пропорциях 
1.2.4. Зависимость между доверительными интервалами и проверками статистических гипотез 

1.3. Введение в Байесовские выводы 

1.3.1. Априорные распределения 
1.3.2. Сопряженные распределения 
1.3.3. Справочные распределения 

1.4 Байесовское оценивание 

1.4.1. Точечное оценивание  
1.4.2. Оценка соотношения  
1.4.3. Оценка среднего в нормальной совокупности  
1.4.4. Сравнение с классическими методами  

1.5. Введение в непараметрический статистический вывод 

1.5.1. Непараметрические статистические методы: концепции 
1.5.2. Использование непараметрической статистики 

1.6 Непараметрический вывод по сравнению с параметрическим выводом 

1.6.1. Различия между выводами 

1.7. Проверка статистических критериев 

1.7.1. Введение  
1.7.2. Графические методы  
1.7.3. Критерий уравнения статистических критериев  
1.7.4. Критерий Колмогорова-Смирнова  
1.7.5. Критерий нормальности 

1.8 Критерий независимости 

1.8.1. Введение 
1.8.2. Критерии случайностей. Критерий порывов 
1.8.3. Критерии независимости в парных выборках 

 1.8.3.1.Тест Кендалла 
 1.8.3.2. Ранговый критерий Спирмена 
 1.8.3.3. Тест независимости по критерию хи-квадрат 
 1.8.3.4. Обобщение критерия хи-квадрат 

1.8.4. Критерии независимости в k-связанных выборках 

 1.8.4.1. Обобщение критерия хи-квадрат 
 1.8.4.2. Коэффициент корреляции Кендалла 

1.9. Позиционный критерий 

1.9.1. Введение 
1.9.2. Позиционные критерии для одной и парных выборок 

 1.9.2.1. Знаковый тест для выборки. Медианный тест 
 1.9.2.2. Знаковый критерий для парных выборок 
 1.9.2.3. Ранговый критерий Вилкоксона для одной выборки 
 1.9.2.4. Ранговый критерий Вилкоксона для парных выборок 

1.9.3. Позиционные проверки для двух независимых выборок 

 1.9.3.1. Критерий Вилкоксона-Манна-Уитни 
 1.9.3.2. Медианный тест 
 1.9.3.3. Критерий хи-квадрата 

1.9.4. Позиционные проверки для независимых k-выборок 

 1.9.4.1. Критерий Краскела — Уоллиса 

1.9.5. Позиционные критерии для связанных k-выборок 
1.9.6. Критерий Фридмана 
1.9.7. Q-критерий Кохрена 
1.9.8. W-критерий Кендалла 

1.10. Критерии однородности 

1.10.1. Критерии однородности для 2 независимых выборок 

 1.10.1.1. Критерий Вальфа-Вольфовица 
 1.10.1.2. Критерий Колмогорова-Смирнова 
 1.10.1.3. Критерий хи-квадрата 

В ходе совместной деятельности и рассмотрения реальных кейсов студент научится разрешать сложные ситуации в реальной бизнес-среде”