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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
Máquina Traduzida
the trainer had patience, and was eager to make sure we all understood the topics, the classes were fun to attend
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Curso - Statistical Analysis using SPSS
Day 1 and Day 2 were really straight forward for me and really enjoyed that experience.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Curso - R Fundamentals
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Michael the trainer is very knowledgeable and skillful about the subject of Big Data and R. He is very flexible and quickly customize the training meeting clients' need. He is also very capable to solve technical and subject matter problems on the go. Fantastic and professional training!.
