Plan du cours

Ce que les statistiques peuvent offrir aux décideurs

    Descriptif Statistics Statistiques de base - lesquelles des statistiques (par exemple médiane, moyenne, percentiles, etc.) sont les plus pertinentes pour différentes distributions Graphiques - importance de bien faire les choses (par exemple comment la façon dont le graphique est créé reflète la décision) Variable types - quelles variables sont plus faciles à gérer Ceteris paribus, les choses sont toujours en mouvement Troisième problème de variable - comment trouver le véritable influenceur
Inférentiel Statistics Valeur de probabilité - quelle est la signification de la valeur P
  • Expérience répétée - comment interpréter les résultats d'expériences répétées
  • Collecte de données : vous pouvez minimiser les biais, mais pas vous en débarrasser
  • Comprendre le niveau de confiance
  • Pensée statistique
  • Prise de décision avec des informations limitées Comment vérifier la quantité d'informations suffisante en hiérarchisant les objectifs en fonction de la probabilité et du rendement potentiel (rapport bénéfice/coût, arbres de décision)

      Comment les erreurs s'additionnent Effet papillon
    Cygnes noirs
  • Qu'est-ce que le chat de Schrödinger et qu'est-ce que la pomme de Newton en affaires
  • Problème de Cassandra - comment mesurer une prévision si le plan d'action a changé Google Tendances de la grippe - comment cela a mal tourné
  • Comment les décisions rendent les prévisions obsolètes
  • Forecasting - méthodes et praticité ARIMA
  • Pourquoi les prévisions naïves sont généralement plus réactives
  • Jusqu’où une prévision doit-elle se pencher sur le passé ?
  • Pourquoi plus de données peuvent signifier de pires prévisions ?
  • Méthodes statistiques utiles aux décideurs
  • Décrire les données bivariées Données univariées et données bivariées
  • Probablement pourquoi les choses diffèrent à chaque fois que nous les mesurons ?
  • Distributions normales et erreurs normalement distribuées
  • Estimation Sources d’information indépendantes et degrés de liberté

      Logique des tests d'hypothèses Ce qui peut être prouvé et pourquoi c'est toujours le contraire de ce que nous voulons (falsification)
    Interprétation des résultats des tests d’hypothèses
  • Moyens de test
  • Comment déterminer une taille d’échantillon bonne (et bon marché)
  • Faux positifs et faux négatifs et pourquoi c'est toujours un compromis
  • Pré requis

    De bonnes compétences en mathématiques sont requises. Une expérience des statistiques de base (c'est-à-dire travailler avec des personnes qui effectuent l'analyse statistique) est requise.

      7 heures
     

    Nombre de participants


    Début

    Fin


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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