Struttura del corso

Cosa possono offrire le statistiche ai decisori

    Descrittivo Statistics Statistiche di base - quali statistiche (ad es. mediana, media, percentili, ecc.) sono più rilevanti per le diverse distribuzioni Grafici - importanza di farlo bene (ad esempio, come il modo in cui il grafico viene creato riflette la decisione) Tipi di variabili: quali variabili sono più facili da gestire Ceteris paribus, le cose sono sempre in movimento Terzo problema variabile: come trovare il vero influencer
Inferenziale Statistics Valore di probabilità: qual è il significato del valore P
  • Esperimento ripetuto - come interpretare i risultati degli esperimenti ripetuti
  • Raccolta dei dati: è possibile ridurre al minimo i pregiudizi, ma non eliminarli
  • Informazioni sul livello di confidenza
  • Pensiero statistico
  • Processo decisionale con informazioni limitate Come verificare quante informazioni sono sufficienti Prioritizzazione degli obiettivi in base alla probabilità e al potenziale rendimento (rapporto costi/benefici, alberi decisionali)

      Come si sommano gli errori Effetto farfalla
    Cigni neri
  • Cos'è il gatto di Schrödinger e cos'è la mela di Newton nel mondo degli affari
  • Problema di Cassandra: come misurare una previsione se il corso dell'azione è cambiato Google Tendenze influenzali: come è andata male
  • In che modo le decisioni rendono obsolete le previsioni
  • Forecasting - Metodi e praticità ARIMA
  • Perché le previsioni ingenue sono di solito più reattive
  • Fino a che punto una previsione dovrebbe guardare al passato?
  • Perché più dati possono significare previsioni peggiori?
  • Metodi statistici utili per i decisori
  • Descrizione dei dati bivariati Dati univariati e dati bivariati
  • Probabilità Perché le cose differiscono ogni volta che le misuriamo?
  • Distribuzioni normali ed errori normalmente distribuiti
  • Valutazione Fonti indipendenti di informazione e gradi di libertà

      Logica della verifica delle ipotesi Che cosa si può dimostrare, e perché è sempre l'opposto di ciò che vogliamo (Falsificazione)
    Interpretare i risultati del test di ipotesi
  • Mezzi di prova
  • Potenza Come determinare una buona (ed economica) dimensione del campione
  • Falso positivo e falso negativo e perché è sempre un compromesso
  • Requisiti

    Sono richieste buone competenze matematiche. È richiesta l'esposizione alle statistiche di base (cioè lavorare con persone che fanno l'analisi statistica).

      7 ore
     

    Numero di Partecipanti


    Data Inizio

    Data Fine


    Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.
    I corsi di formazione pubblici richiedono più di 5 partecipanti.

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