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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 tratar
- Ceteris paribus, las cosas siempre están en movimiento
- Problema de la tercera 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 el negocio?
- Cassandra Problema: 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 quede 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 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
Testimonios (5)
La variación con ejercicio y mostrando.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curso - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Traducción Automática
Muchos ejemplos y ejercicios relacionados con el tema de la formación.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Curso - Advanced R Programming
Traducción Automática
el entrenador tenía paciencia y estaba ansioso por asegurarse de que todos comprendiéramos los temas; las clases fueron divertidas de asistir
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Curso - Statistical Analysis using SPSS
Traducción Automática
El día 1 y el día 2 fueron realmente sencillos para mí y disfruté muchísimo esa experiencia.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Curso - R Fundamentals
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El ritmo fue justo y el ambiente relajado hizo que los candidatos se sintieran cómodos para hacer preguntas.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Traducción Automática
