Kerangka Materi

Apa yang dapat ditawarkan statistik kepada Pembuat Keputusan

  • Statistik Deskriptif
    • Statistik dasar - statistik mana (misalnya, median, rata-rata, persentil dll...) yang lebih relevan untuk distribusi yang berbeda
    • Grafik - pentingnya membuat grafik dengan benar (misalnya, bagaimana cara pembuatan grafik mempengaruhi keputusan)
    • Jenis variabel - variabel mana yang lebih mudah untuk ditangani
    • Ceteris paribus, segalanya selalu bergerak
    • Masalah variabel ketiga - bagaimana menemukan pengaruh yang sebenarnya
  • Statistik Inferensial
    • Nilai probabilitas - apa arti P-value
    • Eksperimen berulang - bagaimana menafsirkan hasil eksperimen yang berulang
    • Pengumpulan data - Anda dapat meminimalkan bias, tetapi tidak bisa menghilangkannya
    • Memahami tingkat kepercayaan

Pemikiran Statistik

  • Pengambilan keputusan dengan informasi terbatas
    • bagaimana cara memeriksa seberapa banyak informasi yang cukup
    • memprioritaskan tujuan berdasarkan probabilitas dan potensi hasil (rasio manfaat/biaya, pohon keputusan)
  • Bagaimana kesalahan bertambah
    • Efek kupu-kupu
    • Black swans (angsa hitam)
    • Apa itu Schrödinger's cat dan apa itu Newton's Apple dalam bisnis
  • Masalah Cassandra - bagaimana mengukur ramalan jika tindakan yang diambil telah berubah
    • Google Flu trends - bagaimana hal itu salah
    • Bagaimana keputusan membuat ramalan usang
  • Meramal - metode dan praktikalitas
    • ARIMA
    • Mengapa ramalan sederhana biasanya lebih responsif
    • Seberapa jauh seharusnya sebuah ramalan melihat ke masa lalu?
    • Mengapa data yang lebih banyak bisa berarti ramalan yang buruk?

Metode Statistik yang Berguna untuk Pembuat Keputusan

  • Mendeskripsikan Data Bivariat
    • Data univariat dan bivariat
  • Probabilitas
    • mengapa hal-hal berbeda setiap kali kita mengukurnya?
  • Distribusi Normal dan Kesalahan yang Terdistribusi Secara Normal
  • Estimasi
    • Sumber informasi independen dan derajat kebebasan
  • Logika Pengujian Hipotesis
    • Apa yang dapat dibuktikan, dan mengapa selalu kebalikannya dari apa yang kita inginkan (Falsifikasi)
    • Menafsirkan hasil Pengujian Hipotesis
    • Pengujian Rata-rata
  • Daya Saing (Power)
    • Bagaimana menentukan ukuran sampel yang baik (dan murah)
    • Kesalahan positif palsu dan kesalahan negatif palsu serta mengapa selalu ada trade-off

Persyaratan

Diperlukan keterampilan matematika yang baik. Paparan terhadap statistik dasar (misalnya, bekerja dengan orang-orang yang melakukan analisis statistik) diperlukan.

 7 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Testimoni (5)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait