Korepetycje statystyka ekonometria Rstudio Python Gretl studia finanse

Zapraszam do kontaktu, odpisuję najszybciej jak tylko mogę około - do około 1H :) tylko OLX lub mail

Udzielam korepetycji z zakresu statystyki, ekonometrii, analizy danych oraz metod ilościowych. Mam kilkuletnie doświadczenie oraz solidną wiedzę teoretyczną i praktyczną, którą dostosowuję do poziomu i potrzeb studentów. Pomagam w opanowaniu materiału, zrozumieniu zagadnień oraz przygotowaniu się do zaliczeń, kolokwiów i egzaminów. Korzystam z takich narzędzi jak Python, RStudio, Gretl czy Excel. Współpracuję ze studentami różnych kierunków, m.in. ekonomii, finansów, data science, psychologii i zarządzania.

Poniżej znajduje się szczegółowy zakres zagadnień:

analiza danych statystycznych (Python, Excel, R, Gretl)

testy statystyczne: t-Studenta, chi-kwadrat, ANOVA, Kruskala-Wallisa, testy normalności (Shapiro-Wilka, Lillieforsa, Kolmogorova-Smirnova), testy zgodności, testy istotności

analiza korelacji (Pearsona, Spearmana, Kendalla) i współczynników zależności

zadania: matematyka, statystyka, rachunek prawdopodobieństwa

modele popytu, prognozowanie sprzedaży, prognozowanie trendów

analiza danych ankietowych i sondażowych

przygotowanie planów eksperymentalnych (DOE) i analiza wyników eksperymentów

tworzenie wykresów, infografik, dashboardów i wizualizacji danych (w tym interaktywnych)

analiza szeregów czasowych: dekompozycja, sezonowość, modele ARIMA, ETS, Holt-Winters, SARIMA

modele regresji liniowej, wielorakiej, logistycznej, nieliniowej, ridge, lasso

analiza reszt i diagnostyka modeli regresyjnych

modele panelowe i analiza danych przekrojowo-czasowych (np. efekty stałe i losowe)

analiza skupień (k-średnich, hierarchiczna, DBSCAN, HDBSCAN, SOM)

analiza głównych składowych (PCA), ICA, t-SNE, UMAP

klasyfikacja i predykcja z użyciem machine learning (kNN, SVM, drzewa decyzyjne, random forest, XGBoost, regresja logistyczna)

modele ensemble (bagging, boosting, stacking)

modele bayesowskie i probabilistyczne

analiza koszykowa (market basket analysis, algorytm Apriori, FP-Growth)

analiza sentymentu, NLP, przetwarzanie danych tekstowych

scraping danych z internetu (np. BeautifulSoup, Selenium)

przetwarzanie danych geoprzestrzennych i tworzenie map

przygotowanie i czyszczenie danych (data wrangling, imputacje braków, filtrowanie, transformacje)

Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Scikit-learn, Statsmodels)

Gretl: regresje, modele ARIMA, testowanie hipotez, analiza szeregów czasowych

analiza danych przestrzennych i mapowanie (GeoPandas, QGIS)

tworzenie aplikacji analitycznych i dashboardów (Streamlit, Tableau, Power BI)

analiza danych marketingowych: segmentacja klientów, modele CLV, A/B testy

analiza danych finansowych i ekonomicznych (np. stopy zwrotu, ryzyko, korelacje, VaR)

estymacja parametrów, testowanie modeli, dobór najlepszych metod estymacji

symulacje Monte Carlo i modelowanie stochastyczne

modelowanie matematyczne procesów (optymalizacja liniowa i nieliniowa, programowanie całkowitoliczbowe)

badania operacyjne, teoria decyzji, analiza scenariuszowa

analiza danych medycznych, biologicznych, psychologicznych i społecznych

analiza danych laboratoryjnych i pomiarowych

tworzenie raportów analitycznych z interpretacją wyników (również w LaTeX)

zakres mikro- i makroekonomii oparty na danych

kierunki studiów: ekonomia, finanse, rachunkowość, zarządzanie, logistyka, metody ilościowe, psychologia, socjologia, zdrowie publiczne, inżynieria, automatyka, bioinformatyka, chemia, biologia, matematyka, informatyka, analityka danych i inne

Zapraszam do kontaktu!