Bijles statistiek in Ramsdonk

Als doctoraal onderzoeker in de bio-ingenieurswetenschappen heb ik een uitgebreide kennis van wetenschappen in een academische setting. Ik sta ook heel dicht bij de toepassingen van die kennis in real life, wat studenten tot de verbeelding kan spreken. Ik denk dat ik om die reden de juiste persoon ben om te motiveren en te inspireren en laat dat nu juist de fundering zijn tot het slagen van een toets/examen. Daarnaast wil ik helpen om nieuwe kennis bij te brengen. Ik ben een zeer geduldig persoon en het schrikt mij niet af om op een creatieve manier om te gaan met een bepaald onderwerp. Een andere invalshoek, een essentiële nuance of een handige tip, dat zijn dingen die ik kan bieden.

- Anderen kunnen helpen om materie te begrijpen waar ik in geinteresseerd ben en om die interesse proberen over te brengen.
- Vorige bijlessen aan kennissen/vrienden zijn altijd zeer goed verlopen op een rustige en aangename manier met de gewenste resultaten als gevolg.

In de algemene bachelor heb ik dit vak gehad en in de bachelor bouwkunde heb ik hiervan ook een vervolgvak opgenomen (probablistisch ontwerpen)

Ik ben in 2014 afgestudeerd als master handelsingenieur (major productie- en logistiek & minor finance). In 2019 heb ik vervolgens een doctoraat in de Toegepaste Economische Wetenschappen behaald aan de KU Leuven. In het doctoraat heb ik vooral met technieken uit het operationeel onderzoek gewerkt (geheeltallige (lineaire) programmering, heuristieken, simulatie). Vervolgens heb ik gewerkt als onderzoeker aan de Koninklijke Militaire School op een project rond het ontwikkelen van machine learning modellen voor de analyse van data in sociale media (Twitter).

Momenteel geef ik als gastdocent aan KU Leuven de vakken Operations Research in de Bachelor Business Engineering (Brussel) en (Inleiding tot) Kwantitatieve Beleidsmethoden in de Master Management (Leuven). In het vak Operations Research behandelen we geheeltallige lineaire programmering, dynamische programmering, complexiteitstheorie en wachtrijmodellen. In de vakken (Inleiding tot) Kwantitatieve Beleidsmethoden behandelen we beschrijvende statistiek, betrouwbaarheidsintervallen, hypothesetoetsen, beslissen onder onzekerheid, lineaire regressie, logistische regressie, tijdreeksen en lineaire optimalisatie. We passen ook alle geziene technieken toe in Excel. Ik ondersteun in mijn vrije tijd graag studenten en volwassenen bij wiskunde, statistiek en Excel.

Statistiek:
- Beschrijvende statistiek (boxplots, histogrammen, spreidingsdiagrammen, ...)
- Hypothesetoetsen (t-toets gemiddelde(s), z-toets proportie(s), Chikwadraattoets onafhankelijkheid, Chikwadraattoets varianties, Wilcoxon-toetsen)
- Betrouwbaarheidsintervallen
- Variantieanalyse (ANOVA) en Kruskal-Wallis-toets
- Lineaire regressie
- Logistische regressie
- Tijdreeksanalyse (regression-based models, autoregressive models, moving-average models, Holt-Winters model)

Toepassing van de technieken in Excel, RStudio en Matlab

Kansrekenen:
- Voorwaardelijke kansen en regel van Bayes
- Stochastische variabelen (kansmassafunctie en kansdichtheidsfunctie, cumulatieve verdelingsfunctie, verwachtingswaarde, variantie, covariantie en correlatie, ...)
- Kansverdelingen (uniform, binomiaal, Poisson, negatief-binomiaal, hypergeometrisch; exponentieel, Erlang, normaal, lognormaal)

Ik heb al regelmatig vrienden en familie geholpen met wiskunde, wetenschappen en economie en heb hier telkens een positief resultaat weten te bereiken. Wanneer ik mijn vriendin help, vertelt zij mij altijd, dat er aan mij een goede leerkracht verloren gegaan is. Op basis van deze ervaringen heb ik besloten, dat ik deze gave vaker wil gebruiken.

Bij mijn studies burgerlijk ingenieur heb ik ook kansrekenen en statistiek voor ingenieurs gekregen. Daardoor ben ik ook prima gepositioneerd om statistiek te geven.

Ik word gelukkig van mijn tijd ook maatschappelijk relevant te laten opbrengen.
Het is voor mij ook een fijne uitdaging om complexe materie en dingen in zeer duidelijk framework uit te leggen. Altijd nieuwsgierig waar de student juist tegen aan loopt om dan ook effectief te kunnen helpen waar nodig.

Meerdere studenten Hogeschool en Universiteit kunnen helpen door het grote plaatje te kunnen tonen, hun studiemethode te verfijnen of detailoefeningen op te lossen.