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Plan du cours
Quels avantages les statistiques peuvent-elles offrir aux décideurs Make
- Descriptives Statistics
- Statistiques de base - quelles statistiques (moyenne, médiane, percentiles etc...) sont plus pertinentes pour différentes distributions
- Graphiques - l'importance d'une bonne interprétation (comment la façon dont le graphique est créé reflète la décision)
- Types de variables - quelles variables sont plus faciles à manipuler
- Ceteris paribus, les choses évoluent toujours
- Problème de la variable tierce - comment trouver l'influence réelle
- Inférentielles Statistics
- Valeur de probabilité - qu'est-ce que la valeur P signifie
- Expériences répétées - comment interpréter les résultats d'expériences répétées
- Collecte des données - vous pouvez minimiser le biais, mais ne pas l'éliminer entièrement
- Comprendre le niveau de confiance
Pensée statistique
- Prise de décision avec des informations limitées
- comment vérifier combien d'informations sont suffisantes
- priorisation des objectifs en fonction de la probabilité et du potentiel de retour (rapport bénéfice/coût, arbres de décision)
- Comment les erreurs s'additionnent
- Effet papillon
- Cygnes noirs
- Qu'est-ce que le chat de Schrödinger et l'apple de Newton en affaires
- Cassandra Problème - comment mesurer une prévision si la décision a changé
- Google Tendances de grippe - comment cela s'est mal passé
- Comment les décisions rendent les prévisions obsolètes
- Forecasting - méthodes et praticabilité
- ARIMA
- Pourquoi les prédictions naïves sont généralement plus réactives
- À quelle distance dans le passé une prévision devrait-elle regarder ?
- Pourquoi plus de données peut signifier des prévisions moins précises ?
Méthodes statistiques utiles pour les décideurs Make
- Description des données bivariées
- Données univariées et bivariées
- Probabilité
- pourquoi les choses diffèrent chaque fois que nous les mesurons ?
- Distributions normales et erreurs normalement distribuées
- Estimation
- Sources d'information indépendantes et degrés de liberté
- Logique du test hypothétique
- Ce qui peut être prouvé, et pourquoi c'est toujours l'inverse de ce que nous voulons (Falsification)
- Interpréter les résultats des tests hypothétiques
- Tests sur les moyennes
- Puissance
- Comment déterminer une bonne taille d'échantillon (et peu coûteuse)
- Faux positifs et faux négatifs et pourquoi c'est toujours un compromis
Pré requis
GoDes compétences en mathématiques sont requises. Une exposition aux statistiques de base (c'est-à-dire travailler avec des personnes qui effectuent l'analyse statistique) est nécessaire.
7 Heures
Nos clients témoignent (5)
La variation en fonction de l'exercice et de l'exposition.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Formation - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
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le formateur avait de la patience et était impatient de s'assurer que nous avons tous compris les sujets, les cours étaient amusants à suivre
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Formation - Statistical Analysis using SPSS
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L'implication de la formatrice, bonne préparation du sujet.
Bruno Scibilia - Lesaffre International
Formation - Advanced R Programming
Jour 1 et Jour 2 étaient vraiment très simples pour moi et j'ai vraiment apprécié cette expérience.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Formation - R Fundamentals
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Le rythme était parfait et l'atmosphère détendue a permis aux candidats de se sentir à l'aise pour poser des questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Formation - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Traduction automatique
