Вопрос: Как читать бейсбольную статистику?

�� Как лгать при помощи статистики / Дарелл Хафф.
В этой всемирно известной книге Дарелл Хафф рассказывает о различных способах злоупотребления статистикой в целях обмана аудитории и манипулирования ее мнением..
Каждый день на вас пытаются повлиять, чтобы сподвигнуть на покупку какого-то «нужного» продукта или на выбор «правильного» кандидата: «Благодаря пасте “Чистые зубы” образование кариеса снижается на 23 %!»; «Политика N поддерживает 85 % граждан»….
Как понять, насколько достоверны те или иные данные?.
Каким образом происходят подсчеты?.
Что учитывается, а что остается за кадром?.
Автор раскрывает секретные инструменты статистиков и вооружает читателя знаниями, которые помогут разобраться во всех хитросплетениях этой науки и не позволят ввести в заблуждение..
Жанр: #ОбразовательнаяЛитература.
Как лгать при помощи статистики: https://youtu.be/fXZd727r81s.
**********************************.
Все книги: http://bit.ly/sillaknigi.
**********************************.
Блог «Сила книги»: https://sillaknigi.blogspot.com.
**********************************.
Сила книги в Соц. Сетях:
Telegram: https://t.me/sillaknigi.
Facebook: https://fb.com/sillaknigi.
ВКонтакте: https://vk.com/sillaknigi.
Twitter: https://twitter.com/sillaknigi.
**********************************.
Теги: #СилаКниги #МелРоббинс #Ведениебизнеса #Саморазвитие #ЛичностныйРост #Психология #Маркетинг #Бизнес #реклама #БизнесКниги #Статистика #КнигаМан #КлубКнигаМанов #sillaknigi

Три главных показателя статистики Инстаграм, которые можно и нужно отслеживать каждый день внутри профиля..
Этих трех показателей достаточно, чтобы понимать, работает ли таргетированная реклама и насколько хорошо она работает..
Бесплатный вебинар «Как продавать товары в Инстаграм 2020»:
http://clck.ru/JgaSa.
Всё про инсту в Инстаграм: https://www.instagram.com/instazykov/.
Комплексный digital-маркетинг и SMM для B2B-компаний:
http://www.adxgroup.ru.
Корпоративные тренинги по SMM:
https://www.instagram.com/adx.education/

Урок 13. Показатели эффективности таргетированной рекламы Facebook и Instagram. Типы принимаемых решений.
Вы узнаете:
что отслеживать в «исходящей аналитике» (ROI, цена целевого действия, коэффициент охвата) и почему это важно;.
какие группы критериев стоит учитывать в поведенческой аналитике на сайте и почему корреляция совсем не тоже самое, что и причинно-следственная связь;.
как делать аналитику конверсий в целевые действия и масштабировать кампании таргетированной рекламы..
отчет «Карты поведения» пользователей на сайте: https://support.google.com/analytics/answer/2785577?hl=ru.
Page Analytics (браузерное приложение для Google, ближайший аналог «карты кликов»): https://chrome.google.com/webstore/detail/page-analytics-by-google/fnbdnhhicmebfgdgglcdacdapkcihcoh.
сервис поведенческой аналитики, ближайшие аналог Вебвизора: https://www.crazyegg.com/ (платный).
Бесплатный курс по настройке таргетированной рекламы на Facebook и Instagram (13 видео): https://www.youtube.com/playlist?list=PLzx1csItNXy_W0t1wXTgrMYj9B6X1_8Qc.
Подписаться на канал: https://www.youtube.com/channel/UCFjEDOLr1m02UPdoANQSIsA.
Рекомендую посмотреть плейлисты:
1. Настройка рекламы Facebook: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzx1csItNXy8eaBaaK-a6c0y3NJu2swpj.
2. Фишки SMM: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzx1csItNXy-LBpynsRYjUrdTTroGIfQh.
3. Уроки по продвижению в социальных сетях: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzx1csItNXy9wUh4M4lInMqnq1wLjU2cT.
Мои контакты:
Сайт: http://shcherbakovs.com/.
Facebook: https://www.facebook.com/shcherbakov.sa.
ВКонтакте: https://vk.com/shcherbak0ff.
Instagram: https://www.instagram.com/shcherbak0ff/.
LinkedIn: http://goo.gl/3J2TmR.
E-mail: sa@shcherbakovs.com или bsnssincome@gmail.com.
Авторский канал Щербакова Сергея. Жизненно необходимые знания о социальных медиа: как привлекать клиентов, как связаться с поддержкой, как настроить таргетированную рекламу, и т.д. Интервью с известными личностями о том, как делают SMM они..
#shcherbak0ff

В этом видео пойдет речь о ключевых понятиях для описания количественных непрерывных данных с нормальным распределением. Будут затронуты такие понятия, как:
-Вероятность,.
-Случайные виличины,.
-Вариационныя ряд,.
-Разобраны примеры описания вариационного ряда,.
-Правило трех сигм.
-Нормальное распределение,.
-Стандартное отклонение..
Статьи полезные материалы здесь: http://lit-review.ru/biostatistika/.
Ведущий:
Кирилл Мильчаков, доцент Высшей школы управления здравоохранением ПМГМУ им. И.М. Сеченова, научный директор НМА Литобзор..
Запрос консультации и предложения о сотрудничестве: info@lit-review.ru

Рассказ о различных методах нахождения средних величин и их применимости в той или иной ситуации. Видео полезно для школьников и инженеров, выполняющих статистические расчеты.

1. Введение.
1.1 Общая информация о курсе.
1.2 Генеральная совокупность и выборка.
1.3 Типы переменных. Количественные и номинативные переменные.
1.4 Меры центральной тенденции.
1.5 Меры изменчивости.
1.6 Квартили распределения и график box-plot.
1.7 Нормальное распределение.
1.8 Центральная предельная теорема.
1.9 Доверительные интервалы для среднего.
1.10 Идея статистического вывода, p-уровень значимости.
https://stepic.org/course/Основы-статистики-76/.
Основы статистики. Часть 1 https://youtu.be/ksdrNa_g11M.
Основы статистики. Часть 2 https://youtu.be/9jL5JifQ1WI.
Основы статистики. Часть 3 https://youtu.be/XEjIPrV-w84.
_
Анатолий Карпов — выпускник факультета психологии СПбГУ, научный сотрудник, аспирант кафедры общей психологии СПбГУ. Занимается экспериментальными исследованиями в области когнитивной психологии. Преподает курс математической статистики для биологов в Институте биоинформатики..
Курс вводный и рассчитан на слушателей, не обладающих специализированными знаниями в области математики. Он подойдет как тем, кто только начинают познавать тонкости математической статистики, так и тем, у кого уже есть некоторый опыт обработки и анализа данных..
В рамках курса рассматриваются подходы к описанию получаемых в исследованиях данных, основные методы и принципы статистического анализа, интерпретация и визуализация получаемых результатов. Слушатели познакомятся с такими методами статистического анализа как дисперсионный, регрессионный и кластерный анализ. Мы научимся сравнивать группы между собой, рассчитывать коэффициенты корреляции и строить регрессионные уравнения..
Основной акцент делается на математических идеях, интуиции и логике, которые обуславливают методы и расчетные формулы. Изученный материал будет применим для решения широкого круга задач, возникающих в рамках исследовательской работы практически любого направления..
Курс подготовлен на базе программы Института биоинформатики.