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Plan du cours
Ce que les statistiques peuvent apporter aux décideurs
- Descriptives Statistics
- Statistiques de base - quelles statistiques (par exemple, médiane, moyenne, percentiles, etc.) sont les plus pertinentes pour les différentes distributions ?
- Graphiques - importance de la réussite (par exemple, comment la façon dont le graphique est créé reflète la décision)
- Types de variables - quelles sont les variables les plus faciles à traiter ?
- Ceteris paribus, les choses sont toujours en mouvement
- Problème de la troisième variable - comment trouver le véritable influenceur ?
- Inférentiel Statistics
- Valeur de probabilité - Que signifie la valeur P ?
- Expérience répétée - comment interpréter les résultats d'une expérience répétée ?
- Collecte des données - vous pouvez minimiser les biais, mais pas vous en débarrasser
- Comprendre le niveau de confiance
Réflexion statistique
- Prise de décision avec des informations limitées
- comment vérifier si la quantité d'informations est suffisante
- hiérarchiser les objectifs en fonction de la probabilité et du rendement potentiel (ratio avantages/coûts, 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 dans le monde des affaires ?
- Cassandra Problème - 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 aspects pratiques
- ARIMA
- Pourquoi les prévisions naïves sont généralement plus réactives
- Jusqu'où une prévision doit-elle aller dans le passé ?
- Pourquoi un plus grand nombre de données peut-il se traduire par de moins bonnes prévisions ?
Méthodes statistiques utiles aux décideurs
- Description des données à deux variables
- Données univariées et données bivariées
- Probabilité
- Pourquoi les choses diffèrent-elles 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
- Puissance
- Comment déterminer une taille d'échantillon adéquate (et bon marché) ?
- Faux positifs et faux négatifs et pourquoi il faut toujours faire 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
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
