Cursos de Razonamiento Estadístico para Decisiones Gerenciales

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Código del Curso

statdm

Duración

7 horas (usualmente 1 día, incluidas las pausas)

Requerimientos

Se requieren buenas habilidades matemáticas. Se requiere exposición a estadísticas básicas (es decir, trabajar con personas que hacen el análisis estadístico).

Descripción General

Este curso ha sido creado para tomadores de decisiones cuya meta principal no es hacer el cálculo y el análisis, sino entenderlos y ser capaces de elegir qué tipo de métodos estadísticos son relevantes en la planificación estratégica de la organización.

Por ejemplo, un participante potencial debe tomar la decisión de cuántas muestras se deben recoger antes de que puedan tomar la decisión de si el producto va a ser lanzado o no.

Si necesita un curso más largo que cubre los conceptos básicos de pensamiento estadístico tiene un vistazo a 5 días de "Estadísticas para los administradores" de formación.

Programa del Curso

Qué estadísticas pueden ofrecer a los responsables de la toma de decisiones

  • Estadísticas descriptivas
    • Estadísticas básicas - ¿cuál de las estadísticas (por ejemplo, mediana, promedio, percentiles, etc ...) son más relevantes para diferentes distribuciones
    • Gráficos - Importancia de hacer lo correcto (por ejemplo, cómo la forma en que se crea el gráfico refleja la decisión)
    • Tipos de variables - qué variables son más fáciles de manejar
    • Ceteris paribus, las cosas siempre están en movimiento
    • Tercer problema variable - cómo encontrar el verdadero influyente
  • Estadística inferencial
    • Valor de probabilidad - ¿cuál es el significado del valor P
    • Experimento repetido - cómo interpretar resultados repetidos del experimento
    • Recolección de datos - puede minimizar el sesgo, pero no deshacerse de él
    • Comprender el nivel de confianza

Pensamiento Estadístico

  • Toma de decisiones con información limitada
    • Cómo comprobar cuánta información es suficiente
    • Priorizando metas basadas en probabilidad y retorno potencial (relación beneficio / costo, árboles de decisión)
  • Cómo se suman los errores
    • Efecto mariposa
    • Cisnes negros
    • ¿Cuál es el gato de Schrödinger y cuál es la manzana de Newton en los negocios
  • Cassandra Problema - cómo medir un pronóstico si el curso de acción ha cambiado
    • Tendencias de gripe de Google - cómo salió mal
    • Cómo hacen las decisiones desfasadas
  • Pronóstico - métodos y practicidad
    • ARIMA
    • Por qué los pronósticos ingenuos suelen ser más sensibles
    • Hasta qué punto debería proyectarse un pronóstico en el pasado?
    • Por qué más datos pueden significar un pronóstico peor?

Métodos estadísticos útiles para los tomadores de decisiones

  • Describiendo datos bivariados
    • Datos univariados y datos bivariados
  • Probabilidad
    • Por qué las cosas difieren cada vez que las medimos?
  • Distribuciones normales y errores distribuidos normalmente
  • Estimacion
    • Fuentes independientes de información y grados de libertad
  • Lógica de la Prueba de Hipótesis
    • Lo que se puede probar, y por qué siempre es lo contrario lo que queremos (Falsificación)
    • Interpretación de los resultados de las pruebas de hipótesis
    • Medios de prueba
  • Poder
    • Cómo determinar un buen tamaño de muestra (y barato)
    • Falso positivo y falso negativo y por qué siempre es un trade-off

Testimonios

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