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Programa do Curso
O que a estatística pode oferecer aos Tomadores de Decisão
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Estatísticas Descritivas
- Estatísticas básicas - quais estatísticas (por exemplo, mediana, média, percentis etc.) são mais relevantes para diferentes distribuições
- Gráficos - a importância de fazer corretamente (por exemplo, como a forma como o gráfico é criado reflete na decisão)
- Tipos de variáveis - quais variáveis são mais fáceis de lidar
- Ceteris paribus, as coisas estão sempre em movimento
- Problema da terceira variável - como encontrar o verdadeiro influenciador
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Estatísticas Inferenciais
- Valor de probabilidade - qual é o significado do valor P
- Experimento repetido - como interpretar os resultados de experimentos repetidos
- Coleta de dados - você pode minimizar o viés, mas não eliminá-lo completamente
- Compreendendo o nível de confiança
Pensamento Estatístico
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Tomada de decisão com informações limitadas
- como verificar se a quantidade de informação é suficiente
- priorizando objetivos com base na probabilidade e no potencial retorno (razão custo-benefício, árvores de decisão)
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Como os erros se acumulam
- Efeito borboleta
- Cisnes negros
- O que é o gato de Schrödinger e a Maçã de Newton nos negócios
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Problema de Cassandra - como medir uma previsão se o curso de ação mudou
- Tendências da Gripe do Google - por que deram errado
- Como as decisões tornam as previsões obsoletas
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Previsão - métodos e praticidade
- ARIMA
- Por que previsões ingênuas são geralmente mais responsivas
- Até onde uma previsão deve olhar no passado?
- Por que mais dados podem significar uma pior previsão?
Métodos Estatísticos úteis para Tomadores de Decisão
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Descrição de Dados Bivariados
- Dados univariados e bivariados
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Probabilidade
- por que as coisas diferem a cada vez que medimos?
- Distribuições Normais e erros normalmente distribuídos
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Estimação
- Fontes independentes de informações e graus de liberdade
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Lógica do Teste de Hipóteses
- O que pode ser comprovado, e por que é sempre o oposto do que queremos (Falsificação)
- Interpretando os resultados do Teste de Hipóteses
- Testando Médias
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Potência
- Como determinar um tamanho de amostra bom (e barato)
- Falso positivo e falso negativo e por que é sempre uma troca
Requisitos
São necessárias habilidades matemáticas sólidas. É necessário ter exposição à estatística básica (por exemplo, trabalhar com pessoas que realizam análises estatísticas).
7 Horas
Testemunhos de Clientes (3)
conhecimento do instrutor, personalizado, todos os tópicos abordados
eleni - EUAA
Curso - Forecasting with R
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A variação com exercícios e demonstração.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curso - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
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As aplicações da vida real usando Statcan e CER como exemplos.
Matthew - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
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