Data Acquisition, Risk, and Estimation

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Data Acquisition, Risk, and Estimation

Ce cours fait partie de Spécialisation "The Data Driven Manager"

Instructeur : Wendy Martin

Inclus avec

5 modules

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niveau Intermédiaire

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9 heures à compléter

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Ce que vous apprendrez

Create a plan to answer business and engineering questions.
Calculate effect size, power and sample size to reduce risk in decision making.
Distinguish between best- and worst-case scenarios given point and interval estimates.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Business Analysis
Catégorie : Business Risk Management
Catégorie : Return On Investment
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Sample Size Determination
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Project Estimation
Catégorie : Risk Analysis
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Estimation
Catégorie : Statistical Methods

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Statistical Software
Catégorie : R (Software)

Détails à connaître

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Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "The Data Driven Manager"

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Il y a 5 modules dans ce cours

Engineering and Business professionals often have access to many sources of data. The best way to way to ensure your data is both valid and reliable is to plan for it ahead of time. Through this class, you will be able to plan for accurate and precise data generation, then use that data for the purpose of estimation and risk reduction related to capital investments.

This specialization can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Engineering in Engineering Management (ME-EM) degree offered on the Coursera platform. The ME-EM is designed to help engineers, scientists, and technical professionals move into leadership and management roles in the engineering and technical sectors. With performance-based admissions and no application process, the ME-EM is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience. Learn more about the ME-EM program at https://hua.dididi.sbs/degrees/me-engineering-management-boulder.

Upon completion of this module, students will be able to classify types of sampling used for data acquisition, describe sampling error, and construct random number sequences for sampling.

Inclus

12 vidéos3 lectures1 devoir2 sujets de discussion

12 vidéos Total 51 minutes

Welcome to Acquisition, Risk and Estimation 2 minutes
Introduction to Fundamentals of Sampling 1 minute
Sample Versus Population 4 minutes
Types of Sampling - Part 1 7 minutes
Types of Sampling - Part 2 4 minutes
Sampling Error 5 minutes
Random Sampling Distributions - Part 1 5 minutes
Random Sampling Distributions - Part 2 2 minutes
RSD of the Mean 7 minutes
The Central Limit Theorem 4 minutes
Solving Problems with the RSD of the Mean Part 1 4 minutes
Solving Problems with the RSD of the Mean Part 2 5 minutes

3 lectures Total 21 minutes

Course Updates and Accessibility Support 1 minute
Non-Credit Students: Welcome and Where to Find Help 10 minutes
Course Materials Location 10 minutes

1 devoir Total 30 minutes

Fundamentals of Sampling 30 minutes

2 sujets de discussion Total 20 minutes

Introduce Yourself! 10 minutes
Fundamentals of Sampling 10 minutes

Upon completion of this module, students will be able to calculate point and interval estimates using RStudio and ROIStat.

Inclus

9 vidéos1 devoir1 sujet de discussion

9 vidéos Total 38 minutes

Introduction to Estimation 1 minute
Estimators and Point Estimates 7 minutes
Interval Estimates 6 minutes
Confidence Interval for the Mean, Sigma Known 4 minutes
Confidence Interval for the Mean, Sigma Unknown 4 minutes
Confidence Interval for Variance / Standard Deviation 2 minutes
Confidence Interval for Proportion / Rate (Count) 4 minutes
Practice Activity 1 6 minutes
Practice Activities 2 and 3 4 minutes

1 devoir Total 30 minutes

Estimation 30 minutes

1 sujet de discussion Total 10 minutes

Estimation 10 minutes

Upon completion of this module, students will be able to use point and interval estimates to determine best- and worst-case scenarios.

Inclus

9 vidéos2 devoirs1 sujet de discussion

9 vidéos Total 38 minutes

Introduction to Best Case / Worst Case Analysis 1 minute
Best / Worst Case Analysis Introduction and Step 1 4 minutes
Best / Worst Case Analysis Steps 2 and 3 5 minutes
Best / Worst Case Analysis Steps 4 and 5 4 minutes
Creating the table using RStudio 6 minutes
Visualization and Joint Probability 3 minutes
Best / Worst Case Example 1 7 minutes
Best / Worst Case Example 2 Part 1 5 minutes
Best / Worst Case Example 2 Part 2 3 minutes

2 devoirs Total 75 minutes

Best / Worst Case Practice Quiz 30 minutes
Best Case / Worst Case Analysis 45 minutes

1 sujet de discussion Total 10 minutes

Best Case / Worst Case Analysis 10 minutes

Upon completion of this module, students will be able to plan for data acquisition to minimize risk in decision making, including sample size, effect size and power calculations.

Inclus

12 vidéos1 devoir1 sujet de discussion

12 vidéos Total 58 minutes

Introduction to Foundations of Hypothesis Testing 1 minute
Introduction to Hypothesis Testing 6 minutes
Testing Hypotheses 5 minutes
Significance Level, Risk, One-Two-Tailed Tests 7 minutes
Error and Power in Hypothesis Testing 5 minutes
Understanding Beta and Power 9 minutes
Calculating Beta and Power for Means 4 minutes
Calculating Beta and Power for Variance 2 minutes
Calculating Beta and Power for Proportions and Rates 4 minutes
Sample Size Calculations for Means 7 minutes
Sample Size Calculations for Variances 5 minutes
Sample Size Calculations for Proportions 4 minutes

1 devoir Total 30 minutes

Foundations of Hypothesis Testing 30 minutes

1 sujet de discussion Total 10 minutes

Foundations of Hypothesis Testing 10 minutes

Upon completion of this module, students will be able to use return on investment calculations to determine effect size, sample size and power using RStudio and ROIStat.

Inclus

11 vidéos2 devoirs1 sujet de discussion

11 vidéos Total 55 minutes

Introduction to Essentials for Effect Size Calculations 1 minute
Essentials for Effect Size Calculations 5 minutes
Risk Analysis - Implications of Decisions 7 minutes
Effect Size Calculation OSCD Example Part 1 5 minutes
Effect Size Calculation OSCD Example Part 2 5 minutes
Effect Size Calculation OSCD Example Part 3 6 minutes
Effect Size Calculation for the Mean Part 1 6 minutes
Effect Size Calculation for the Mean Part 2 5 minutes
Effect Size Calculation for the Mean Part 3 5 minutes
Effect Size Calculation for the Standard Deviation 5 minutes
Effect Size Calculation for the Proportion 5 minutes

2 devoirs Total 60 minutes

Effect Size Practice Quiz 30 minutes
Essentials for Effect Size Calculations 30 minutes

1 sujet de discussion Total 10 minutes

Essentials for Effect Size Calculations 10 minutes

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Préparer un diplôme

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Instructeur

Wendy Martin

University of Colorado Boulder

6 Cours 11 998 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2020

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