Programa del Curso

Lo que las estadísticas pueden ofrecer a los responsables de la toma de decisiones

    Descriptivo Statistics Estadísticas básicas: cuáles de las estadísticas (por ejemplo, mediana, promedio, percentiles, etc.) son más relevantes para diferentes distribuciones. Gráficos: importancia de hacerlo bien (por ejemplo, cómo la forma en que se crea el gráfico refleja la decisión) Tipos de variables: qué variables son más fáciles de manejar Ceteris paribus, las cosas siempre están en movimiento Tercer problema de la variable: cómo encontrar al verdadero influencer
Inferencial Statistics Valor de probabilidad: ¿cuál es el significado del valor P?
  • Experimento repetido: cómo interpretar los resultados de experimentos repetidos
  • Recopilación de datos: puede minimizar el sesgo, pero no deshacerse de él
  • Comprender el nivel de confianza
  • Pensamiento estadístico
  • Toma de decisiones con información limitada Cómo comprobar cuánta información es suficiente Priorizar los objetivos en función de la probabilidad y el rendimiento potencial (relación beneficio/costo, árboles de decisión)

      Cómo se suman los errores Efecto mariposa
    Cisnes negros
  • ¿Qué es el gato de Schrödinger y qué es la manzana de Newton en los negocios?
  • Problema de Casandra: cómo medir un pronóstico si el curso de acción ha cambiado Google Tendencias de la gripe: cómo salió mal
  • Cómo las decisiones hacen que el pronóstico sea obsoleto
  • Forecasting - Métodos y practicidad ARIMA
  • Por qué los pronósticos ingenuos suelen ser más receptivos
  • ¿Hasta qué punto un pronóstico debe mirar hacia el pasado?
  • ¿Por qué más datos pueden significar un peor pronóstico?
  • Métodos estadísticos útiles para los tomadores de decisiones
  • Descripción de datos bivariados Datos univariados y datos bivariados
  • Probabilidad ¿Por qué las cosas difieren cada vez que las medimos?
  • Distribuciones normales y errores distribuidos normalmente
  • Estimación Fuentes de información independientes y grados de libertad

      Lógica de la prueba de hipótesis Qué se puede probar, y por qué siempre es lo contrario de lo que queremos (Falsificación)
    Interpretación de los resultados de la prueba de hipótesis
  • Medios de prueba
  • Poder Cómo determinar un tamaño de muestra bueno (y barato)
  • Falso positivo y falso negativo y por qué siempre es una compensación
  • Requerimientos

    Se requieren buenas habilidades matemáticas. Se requiere exposición a estadísticas básicas (es decir, trabajar con personas que hacen el análisis estadístico).

      7 horas
     

    Número de participantes


    Comienza

    Termina


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

    Testimonios (8)

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