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Programa do Curso
O que as estatísticas podem oferecer aos decisores
- Descritiva Statistics
- Estatísticas básicas - quais das estatísticas (por exemplo, mediana, média, percentis, etc.) são mais relevantes para diferentes distribuições
- Gráficos - importância de acertar (por exemplo, como a forma como o gráfico é criado reflecte a decisão)
- Tipos de variáveis - que variáveis são mais fáceis de tratar
- Ceteris paribus, as coisas estão sempre em movimento
- Problema da terceira variável - como encontrar o verdadeiro influenciador
- Inferencial Statistics
- Valor de probabilidade - qual é o significado do valor P
- Experiência repetida - como interpretar resultados de experiências repetidas
- Recolha de dados - é possível minimizar o enviesamento, mas não eliminá-lo
- Compreender o nível de confiança
Pensamento estatístico
- Tomada de decisões com informação limitada
- como verificar se a informação é suficiente
- Dar prioridade aos objectivos com base na probabilidade e no potencial de retorno (rácio benefício/custo, árvores de decisão)
- Como os erros se acumulam
- Efeito borboleta
- Cisnes negros
- O que é o gato de Schrödinger e o que é a maçã de Newton no mundo dos negócios
- Cassandra Problema - como medir uma previsão se o curso da ação mudou
- Google Tendências da gripe - como correu mal
- Como é que as decisões tornam as previsões desactualizadas
- Forecasting - métodos e praticabilidade
- ARIMA
- Porque é que as previsões ingénuas são geralmente mais eficazes
- Até que ponto uma previsão deve olhar para o passado?
- Porque é que mais dados podem significar uma previsão pior?
Métodos estatísticos úteis para os decisores
- Descrição de dados bivariados
- Dados univariados e dados bivariados
- Probabilidade
- porque é que as coisas diferem de cada vez que as medimos?
- Distribuições normais e erros normalmente distribuídos
- Estimação
- Fontes independentes de informação e graus de liberdade
- Lógica do teste de hipóteses
- O que pode ser provado e porque é que é sempre o contrário do que queremos (Falsificação)
- Interpretação dos resultados do teste de hipóteses
- Meios de teste
- Poder
- Como determinar um tamanho de amostra bom (e barato)
- Falsos positivos e falsos negativos e porque é que é sempre um compromisso
Requisitos
São necessários bons conhecimentos de matemática. É necessário ter conhecimentos básicos de estatística (ou seja, trabalhar com pessoas que efectuam a análise estatística).
7 Horas
Declaração de Clientes (5)
A variação com o exercício e o espetáculo.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curso - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
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Muitos exemplos e exercícios relacionados com o tema da formação.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Curso - Advanced R Programming
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o treinador tinha paciência e estava ansioso para garantir que todos nós compreendêssemos os tópicos, as aulas foram divertidas de frequentar
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Curso - Statistical Analysis using SPSS
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Dia 1 e Dia 2 foram realmente muito diretos para mim e adorei essa experiência.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Curso - R Fundamentals
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O ritmo foi perfeito e a atmosfera relaxada fez os candidatos se sentirem à vontade para fazer perguntas.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
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