ייעוץ סטטיסטי

אנו מציעות שירותי ייעוץ סטטיסטי הן ברמת המחקר הבודד והן ברמת ליווי לטווח הארוך של חברות ייעוץ ומכוני מחקר. תחומי ההתמחות שלנו כוללים:

מידול רב מימדי- ניתוח מערכי נתונים המכילים מספר משתנים בו-זמנית, לזיהוי דפוסים והבנת המבנה הפנימי של הנתונים. שימוש בשיטות מידול הכוללות בין היתר רגרסיה רב-משתנית וניתוחי נתיבים, ניתוחי גורמים, ניתוח מרכיבים עיקריים (PCA), וניתוח קאנוני. השימוש במודלים רב-מימדיים מאפשר לבצע ניתוחים מעמיקים ומקיפים, להבין את האינטראקציות בין משתנים שונים, ולבנות תחזיות מדויקות יותר. מודלים אלו חיוניים בתחומים רבים, לרבות כלכלה, רפואה, מדעי החברה ושיווק, ומסייעים בקבלת החלטות מבוססות נתונים ובהסקת מסקנות מהימנות ומקיפות.

הורדות מימד בלמידת מכונה- צמצום את מספר המשתנים (או המדדיםים) בנתונים, תוך שמירה על מידע משמעותי ככל האפשר. התהליך  מסייע להפחתת רעש ושיפור ביצועי מודלים, מקטין את הסיכון ל-overfitting, ומפחית את זמן החישוב הנדרש לאימון המודלים. שיטות להורדת מימד כוללות ניתוח מרכיבים עיקריים (PCA), ניתוח מחרוזות טורואידיות (t-SNE), ו-Autoencoders. הורדות מימד מאפשרות גם ויזואליזציה טובה יותר של נתונים, זיהוי דפוסים, והסקת מסקנות כוללניות למערך המחקר כולו.

 

קלאסטרינג וקלסיפיקציה- סיווג נתונים ויצירת אשכולות במרחבים מטריים ולא מטריים דרך תהליכי למידת מכונה supervised ו unsupervised. השיטות הנפוצות בקלאסטרינג כוללות אלגוריתמים כגון K-means, DBSCAN ו-Hierarchical Clustering החושפים מבנים סמויים בנתונים ודפוסים ללא ידע מקדים על תוויות הנתונים. משימות קלסיפיקציה מסתמכות על אלגוריתמים של רשתות נוירונים, עצי החלטה, ו-Support Vector Machines (SVM). בעוד שקלאסטרינג מאפשר הבנה וגילוי של מבנים פנימיים בנתונים, קלסיפיקציה מסייעת ביצירת מודלים תחזיתיים מבוססי תוויות מוגדרות מראש. שניהם כלים חיוניים לניתוח נתונים מורכבים ולקבלת החלטות מבוססות נתונים.

תכנון ניסויים- תכנון וביצוע מחקרים באופן שיטתי ומבוקר, בכדי למקסם את המידע המתקבל מהניסוי תוך צמצום השפעות הרעש והטעויות הסטטיסטיות. השיטות כוללות אופטימיזציה של מספר החזרות בניסוי, בחירת המשתנים שייבדקו, ואופן הקצאת הטיפולים לנבדקים. תכנון ניסויים כולל שימוש בעקרונות כמו רנדומיזציה, רפליקציה, והקצאה לבלוקים (בלוקינג), ותכנון מרחבי חזקה. תכנון מערכי מחקר הינו בעל ערך רב בניסויים מבוקרים אקראיים (RCT) להערכת יעילות ובטיחות של טיפולים חדשים ברפואה, מדעי ההתנהגות ומדעי החיים. בתעשייה, תכנון ניסויים משמש לשיפור תהליכים ולקבלת החלטות מבוססות נתונים. תכנון קפדני ומדעי של מערכי ניסוי מאפשר לחקור תופעות מורכבות בשימוש בהקצאת משאבים אופטימלית, תוך מיצוי מרחב הפרמטרים הדרושים, וצמצום טעויות והטיות הנובעות מדגימה שאינה מבוקרת.

סטטיסטיקה א-פרמטרית ו bootstrapping-  ניתוח נתונים בשיטות שאינן מסתמכות על הנחות פרמטריות לגבי התפלגות הנתונים. מבחנים א פרמטרים מתאימים בעיקר למדגמים קטנים ולדגימות של תופעות שהתפלגות הדגימה בהן אינה מקיימת את הנחות המודלים הסטטיסטים הקלאסיים. שיטות Bootstrapping לדגימה חוזרת מאפשרות להרחיב יריעה זו, ולחשב אומדנים פסודו-פרמטריים בצורה אמינה, ומספקות גמישות רבה בהערכת פרמטרים הסטטיסטיים. בשנים האחרונות, עולה מחדש קרנה של הסטטיסטיקה הא-פרמטרית וכתבי עת שפיטים בעלי דירוג גבוה דוחים מאמרים רבים בהם יישום השיטות הפרמטריות אינו מהימן.