Programa do Curso

O que a estatística pode oferecer aos Tomadores de Decisão

  • Estatísticas Descritivas
    • Estatísticas básicas - quais estatísticas (por exemplo, mediana, média, percentis etc.) são mais relevantes para diferentes distribuições
    • Gráficos - a importância de fazer corretamente (por exemplo, como a forma como o gráfico é criado reflete na decisão)
    • Tipos de variáveis - quais variáveis são mais fáceis de lidar
    • Ceteris paribus, as coisas estão sempre em movimento
    • Problema da terceira variável - como encontrar o verdadeiro influenciador
  • Estatísticas Inferenciais
    • Valor de probabilidade - qual é o significado do valor P
    • Experimento repetido - como interpretar os resultados de experimentos repetidos
    • Coleta de dados - você pode minimizar o viés, mas não eliminá-lo completamente
    • Compreendendo o nível de confiança

Pensamento Estatístico

  • Tomada de decisão com informações limitadas
    • como verificar se a quantidade de informação é suficiente
    • priorizando objetivos com base na probabilidade e no potencial retorno (razão custo-benefício, árvores de decisão)
  • Como os erros se acumulam
    • Efeito borboleta
    • Cisnes negros
    • O que é o gato de Schrödinger e a Maçã de Newton nos negócios
  • Problema de Cassandra - como medir uma previsão se o curso de ação mudou
    • Tendências da Gripe do Google - por que deram errado
    • Como as decisões tornam as previsões obsoletas
  • Previsão - métodos e praticidade
    • ARIMA
    • Por que previsões ingênuas são geralmente mais responsivas
    • Até onde uma previsão deve olhar no passado?
    • Por que mais dados podem significar uma pior previsão?

Métodos Estatísticos úteis para Tomadores de Decisão

  • Descrição de Dados Bivariados
    • Dados univariados e bivariados
  • Probabilidade
    • por que as coisas diferem a cada vez que medimos?
  • Distribuições Normais e erros normalmente distribuídos
  • Estimação
    • Fontes independentes de informações e graus de liberdade
  • Lógica do Teste de Hipóteses
    • O que pode ser comprovado, e por que é sempre o oposto do que queremos (Falsificação)
    • Interpretando os resultados do Teste de Hipóteses
    • Testando Médias
  • Potência
    • Como determinar um tamanho de amostra bom (e barato)
    • Falso positivo e falso negativo e por que é sempre uma troca

Requisitos

São necessárias habilidades matemáticas sólidas. É necessário ter exposição à estatística básica (por exemplo, trabalhar com pessoas que realizam análises estatísticas).

 7 Horas

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