Kursy
 Nasze kursy
 Terminarz
 Programy kursów
 Cykle szkoleniowe
 Informacje organizacyjne
 Zgłoszenie
 Broszura w pdf
Inne usługi
 Kursy na zamówienie
 Usługi konsultingowe
 Usługi implementacyjne
 Statystyka w badaniach
naukowych

 Seminaria
 Studia podyplomowe
 Opinie o kursach




Analiza trendów w przemyśle farmaceutycznym

Opis kursu: Kurs został przygotowany między innymi dla osób zajmujących się analizowaniem trendów dla danych farmaceutycznych oraz danych pochodzących z badań środowiska. Podczas kursu zostaną przedstawione metody pozwalające ocenić istnienie trendu oraz sposoby jego modelowania dla przypadków liniowych i nieliniowych. Ponadto oprócz typowych metod statystycznych zaprezentowane zostaną różnego rodzaju metody graficzne, które pomagają stwierdzić istnienie i ocenić naturę trendów. Poszczególne zagadnienia statystyczne będą wstępnie omawiane teoretycznie, a następnie rozwijane w formie ćwiczeń. Uczestnicy po kursie będą w stanie samodzielnie zaproponować odpowiednie techniki wizualizacji i statystycznej oceny danych pod kątem istnienia trendów.

Wymagania: umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows, podstawowa znajomość pakietu STATISTICA. Zalecamy wcześniejszy udział w kursie STATISTICA kurs podstawowy lub Statystyka dla niestatystyków.

Kontynuacją mogą być np. kursy: Praktyczne zastosowanie technik regresyjnych w STATISTICA, Prognozowanie i analiza szeregów czasowych.

Terminy: 15.02.2012

Program kursu

  1. Wstęp do badania zależności
    1. Wytyczne związane z farmacją i ochroną środowiska
    2. Rodzaje zależności
  2. Graficzne metody przedstawiania trendów
  3. Regresja liniowa
    1. Badanie istotności zmian
    2. Wykrywanie wartości odstających od trendu
    3. Budowa modelu zależności zmian i jego poprawności
  4. Ocena zależności nieliniowych
    1. Stosunki korelacyjne
    2. Test Neumanna
    3. Regresja wielomianowa
    4. Wybrane modele nieliniowe
  5. Karty kontrolne
    1. Testy konfiguracji
    2. Średnia ruchoma
  6. Analiza szeregów czasowych
    1. Stały trend
    2. Autokorelacja
    3. Sezonowość
  7. Testy nieparametryczne