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Plan du cours
Ce que la statistique peut offrir aux décideurs
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Statistiques descriptives
- Statistiques de base - quelles statistiques (par exemple, médiane, moyenne, percentiles, etc.) sont plus pertinentes pour différentes distributions
- Graphiques - importance de les faire correctement (par exemple, comment la façon dont le graphique est créé influence la décision)
- Types de variables - quelles variables sont plus faciles à manipuler
- Ceteris paribus, tout est en mouvement
- Problème de la troisième variable - comment trouver l'influenceur réel
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Statistiques inférentielles
- Valeur de probabilité - quel est le sens de la valeur P
- Expérience répétée - comment interpréter les résultats d'une expérience répétée
- Collecte de données - on peut minimiser le biais, mais pas l'éliminer complètement
- Comprendre le niveau de confiance
Pensée statistique
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Prise de décision avec des informations limitées
- comment vérifier combien d'informations sont assez
- hiérarchisation des objectifs en fonction de la probabilité et du rendement potentiel (rapport bénéfice/coût, arbres de décision)
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Comment les erreurs s'accumulent
- Effet papillon
- Cygnes noirs
- Qu'est-ce que le chat de Schrödinger et la pomme de Newton en affaires
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Problème de Cassandra - comment mesurer une prévision si l'action a changé
- Google Flu trends - comment cela a mal tourné
- Comment les décisions rendent les prévisions obsolètes
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Prévision - méthodes et praticité
- ARIMA
- Pourquoi les prévisions naïves sont généralement plus réactives
- Jusqu'où une prévision devrait-elle regarder dans le passé ?
- Pourquoi plus de données peuvent signifier une pire prévision ?
Méthodes statistiques utiles pour les décideurs
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Description des données bivariées
- Données univariées et bivariées
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Probabilité
- pourquoi les choses diffèrent-elles à chaque fois que nous les mesurons ?
- Distributions normales et erreurs distribuées normalement
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Estimation
- Sources indépendantes d'information et degrés de liberté
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Logique du test d'hypothèse
- Ce qui peut être prouvé, et pourquoi c'est toujours le contraire de ce que nous voulons (Falsification)
- Interprétation des résultats du test d'hypothèse
- Tests de moyennes
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Puissance
- Comment déterminer une taille d'échantillon adéquate (et économique)
- Erreurs positives et négatives fausses et pourquoi c'est toujours un compromis
Pré requis
Des compétences mathématiques solides 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
Traduction automatique
C'était instructif et utile
Brenton - Lotterywest
Formation - Building Web Applications in R with Shiny
Traduction automatique
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
Traduction automatique
L'implication de la formatrice, bonne préparation du sujet.
Bruno Scibilia - Lesaffre International
Formation - Advanced R Programming
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
