Contacta con nosotros

Temario del curso

Lo que la estadística puede ofrecer a los Tomadores de Decisiones

  • Estadística Descriptiva
    • Estadísticas básicas: ¿cuáles de ellas (por ejemplo, mediana, promedio, percentiles, etc.) son más relevantes para diferentes distribuciones?
    • Gráficos: importancia de realizarlos correctamente (por ejemplo, cómo la forma en que se crea un gráfico refleja la decisión).
    • Tipos de variables: qué variables son más fáciles de manejar.
    • Ceteris paribus: las cosas siempre están en movimiento.
    • El problema de la tercera variable: cómo encontrar el verdadero influyente.
  • Estadística Inferencial
    • Valor p: ¿cuál es el significado del valor P?
    • Experimentos repetidos: cómo interpretar los resultados de experimentos repetidos.
    • Recolección de datos: puedes minimizar el sesgo, pero no eliminarlo por completo.
    • Comprensión del nivel de confianza.

Pensamiento Estadístico

  • Toma de decisiones con información limitada
    • Cómo verificar cuánta información es suficiente.
    • Priorización de objetivos basada en probabilidad y retorno potencial (relación beneficio/costo, árboles de decisión).
  • Cómo se acumulan 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
    • Tendencias de gripe de Google: cómo salió mal.
    • Cómo las decisiones vuelven obsoletos los pronósticos.
  • Pronósticos: métodos y practicidad
    • ARIMA.
    • ¿Por qué los pronósticos ingenuos suelen ser más receptivos?
    • ¿Hasta dónde debe mirar un pronóstico en el pasado?
    • ¿Por qué más datos pueden significar un pronóstico peor?

Métodos Estadísticos útiles para 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 normalmente distribuidos.
  • Estimación
    • Fuentes independientes de información y grados de libertad.
  • Lógica de las Pruebas de Hipótesis
    • Qué se puede probar y por qué siempre es lo contrario de lo que queremos (falsación).
    • Interpretación de los resultados de las pruebas de hipótesis.
    • Prueba de medias.
  • Potencia Estadística
    • Cómo determinar un tamaño de muestra bueno y económico.
    • Falsos positivos y falsos negativos, y por qué siempre hay una compensación.

Requerimientos

Se requieren buenas habilidades matemáticas. También se requiere exposición a estadística básica (es decir, trabajar con personas que realizan análisis estadísticos).

 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (3)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas