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Struttura del corso
Cosa la statistica può offrire ai Decision Maker
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Statistica Descrittiva
- Statistiche di base - quali statistiche (ad esempio mediana, media, percentili ecc...) sono più pertinenti per diverse distribuzioni
- Grafici - l'importanza di farlo correttamente (ad esempio come la creazione del grafico influenza la decisione)
- Tipi di variabili - quali variabili sono più facili da gestire
- Ceteris paribus, le cose sono sempre in movimento
- Problema della terza variabile - come trovare il vero influencer
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Statistica Inferenziale
- Valore di probabilità - cosa significa il P-value
- Esperimento ripetuto - come interpretare i risultati degli esperimenti ripetuti
- Raccolta dati - puoi minimizzare il bias, ma non eliminarlo completamente
- Comprendere il livello di confidenza
Pensiero Statistico
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Prendere decisioni con informazioni limitate
- come verificare quanto basta delle informazioni
- prioritizzare obiettivi basati sulla probabilità e il potenziale ritorno (rapporto beneficio/costo, alberi decisionali)
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Come gli errori si accumulano
- Effetto farfalla
- Cigni neri
- Cos'è il gatto di Schrödinger e la mela di Newton in ambito aziendale
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Problema di Cassandra - come misurare una previsione se il percorso d'azione è cambiato
- Google Flu trends - cosa è andato storto
- Come le decisioni rendono obsolette le previsioni
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Previsione - metodi e praticità
- ARIMA
- Perché le previsioni naive sono solitamente più reattive
- Fino a quanto indietro una previsione dovrebbe guardare?
- Perché dati più numerosi possono significare previsioni peggiori?
Metodi Statistici utili per i Decision Maker
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Descrizione dei Dati Bivariati
- Dati univariati e bivariati
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Probabilità
- perché le cose variano ogni volta che le misuriamo?
- Distribuzioni Normali e errori distribuiti normalmente
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Stima
- Fonti indipendenti di informazione e gradi di libertà
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Logica del Test d'Ipotesi
- Cosa può essere dimostrato, e perché è sempre il contrario di ciò che vogliamo (Falsificazione)
- Interpretare i risultati del Test d'Ipotesi
- Test delle Medie
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Potenza
- Come determinare un campione adeguato (e economico)
- Falsi positivi e falsi negativi e perché è sempre una questione di compromesso
Requisiti
Sono richieste ottime competenze matematiche. È necessaria una conoscenza di base della statistica (ad esempio, lavorare con persone che svolgono l'analisi statistica).
7 ore
Recensioni (3)
conoscenza del formatore, personalizzata, tutti i temi trattati
eleni - EUAA
Corso - Forecasting with R
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La variazione con l'esercizio e la dimostrazione.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Corso - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Traduzione automatica
Le applicazioni nella vita reale utilizzando Statcan e CER come esempi.
Matthew - Natural Resources Canada
Corso - Data Analytics With R
Traduzione automatica
