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Temario del curso

Lo que la estadística puede ofrecer a los tomadores de decisiones

  • Estadística descriptiva
    • Estadística básica: qué medidas (por ejemplo, mediana, promedio, percentiles, etc.) son más relevantes para diferentes distribuciones
    • Gráficos: importancia de elaborarlos correctamente (por ejemplo, cómo la forma en que se crea un gráfico refleja la toma de decisiones)
    • Tipos de variables: cuáles son más fáciles de manejar
    • Ceteris paribus, todo está en constante movimiento
    • Problema de la tercera variable: cómo identificar al verdadero factor influyente
  • Estadística inferencial
    • Valor de probabilidad: significado del valor P
    • Experimento repetido: cómo interpretar los resultados de experimentos repetidos
    • Recolección de datos: se puede minimizar el sesgo, pero no eliminarlo por completo
    • Comprensión del nivel de confianza

Pensamiento estadístico

  • Toma de decisiones con información limitada
    • Cómo determinar 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 la manzana de Newton en el contexto empresarial
  • Problema de Cassandra: cómo evaluar un pronóstico si la ruta de acción ha cambiado
    • Tendencias de gripe de Google: cómo salió mal
    • Cómo las decisiones hacen que los pronósticos queden obsoletos
  • Pronóstico: métodos y aplicabilidad práctica
    • ARIMA
    • Por qué los pronósticos ingenuos suelen ser más receptivos
    • ¿Hasta qué punto debe extenderse un pronóstico hacia 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 bivariados
  • Probabilidad
    • ¿Por qué los resultados varían cada vez que medimos?
  • Distribuciones normales y errores distribuidos normalmente
  • Estimación
    • Fuentes independientes de información y grados de libertad
  • Lógica de las pruebas de hipótesis
    • Qué se puede demostrar y por qué siempre se trata de lo opuesto a lo que queremos (falsificación)
    • Interpretación de los resultados de las pruebas de hipótesis
    • Pruebas de medias
  • Potencia
    • Cómo determinar un tamaño de muestra adecuado (y económico)
    • Falsos positivos y falsos negativos, y por qué siempre existe un equilibrio

Requerimientos

Se requieren buenas habilidades matemáticas. También es necesario tener experiencia básica en estadística (por ejemplo, haber trabajado con personas que realizan análisis estadísticos).

 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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