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Plan du cours

Ce que la statistique peut offrir aux décideurs

  • Statistiques descriptives
    • Statistiques de base - quelles statistiques (par exemple, médiane, moyenne, centiles, etc.) sont les plus pertinentes selon les différentes distributions.
    • Graphiques - importance de la précision dans leur création (par exemple, la manière dont un graphique est conçu influence la prise de décision).
    • Types de variables - quelles variables sont plus faciles à manipuler.
    • Ceteris paribus, tout est en mouvement.
    • Problème de la variable tiers - comment identifier le véritable facteur d'influence.
  • Statistiques inférentielles
    • Valeur de probabilité - signification de la valeur p.
    • Expériences répétées - comment interpréter les résultats d'expériences répétées.
    • Collecte de données - vous pouvez minimiser les biais, mais pas les éliminer.
    • Compréhension du niveau de confiance.

Pensée statistique

  • Prise de décision avec des informations limitées
    • comment vérifier si l'information disponible est suffisante.
    • priorisation des objectifs basée sur la probabilité et le rendement potentiel (ratio coût/bénéfice, arbres de décision).
  • Comment les erreurs s'accumulent
    • Effet papillon.
    • Cygnes noirs.
    • Qu'est-ce que le chat de Schrödinger et qu'est-ce que la pomme de Newton dans le monde des affaires ?
  • Problème de Cassandra - comment mesurer une prévision lorsque le cours de l'action a changé.
    • Tendances de la grippe de Google - comment cela a échoué.
    • Comment les décisions rendent les prévisions obsolètes.
  • Prévisions - méthodes et praticité.
    • ARIMA.
    • pourquoi les prévisions naïves sont généralement plus réactives.
    • Jusqu'où une prévision doit-elle remonter dans le passé ?
    • pourquoi plus de données peuvent donner une pire prévision.

Méthodes statistiques utiles pour les décideurs

  • Description des données bivariées
    • Données univariées et données bivariées.
  • Probabilité
    • pourquoi les résultats diffèrent chaque fois que nous mesurons.
  • Distributions normales et erreurs distribuées normalement.
  • Estimation
    • Sources d'information indépendantes et degrés de liberté.
  • Logique des tests d'hypothèse
    • Ce qui peut être prouvé, et pourquoi c'est toujours l'inverse de ce que nous souhaitons (Falsification).
    • Interprétation des résultats des tests d'hypothèse.
    • Tests des moyennes.
  • Puissance statistique
    • Comment déterminer une taille d'échantillon adaptée (et économique).
    • Faux positifs et faux négatifs, et pourquoi il s'agit toujours d'un compromis.

Pré requis

De bonnes compétences en mathématiques sont requises. Une exposition aux statistiques de base (c'est-à-dire une collaboration avec des personnes réalisant des analyses statistiques) est nécessaire.

 7 Heures

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