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Temario del curso
Lo que la estadística puede ofrecer a los Tomadores de Decisiones
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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.
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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
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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).
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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?
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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.
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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
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Descripción de Datos Bivariados
- Datos univariados y datos bivariados.
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Probabilidad
- ¿Por qué las cosas difieren cada vez que las medimos?
- Distribuciones normales y errores normalmente distribuidos.
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Estimación
- Fuentes independientes de información y grados de libertad.
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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.
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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
Testimonios (3)
conocimiento del formador, personalizado, todos los temas cubiertos
eleni - EUAA
Curso - Forecasting with R
Traducción Automática
La variación con ejercicio y demostración.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curso - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Traducción Automática
Las aplicaciones de la vida real utilizando Statcan y CER como ejemplos.
Matthew - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática