Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
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
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