Bijles statistiek in Heindonk

Ik geef graag bijles omdat er niks leukers is dan die "aha nu snap ik het" momenten. Wiskunde en fysica lijken vaak abstract en saai, maar als het eenmaal klikt, is het net een puzzelstukje dat past. Ik hou ervan om te zien hoe iemand van "ik snap er niks van" naar "oh, zo simpel is het dus" gaat.

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 haal persoonlijk veel voldoening uit het begeleiden van mensen richting hun doelen. Daarom koos ik voor bijles.

Zelfde ervaring als bij wiskunde

Ik geef graag bijles, omdat ik het belangrijk vind om jongeren te ondersteunen in hun leerproces. Zelf heb ik op bepaalde momenten ook extra hulp nodig gehad, maar bijles was toen niet altijd toegankelijk voor mij. Daarom wil ik nu mee het verschil maken voor anderen. Ik heb drie jaar lang met jongeren gewerkt en hoewel ik dat momenteel niet meer doe, zie ik bijles geven als een mooie manier om die connectie opnieuw op te bouwen — en tegelijk iets waardevols te betekenen voor wie het nodig heeft.

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)