Este capítulo apresenta conceitos de probabilidade que ajudam a revelar interações entre variáveis. Ao explorar distribuições multivariadas, probabilidade condicional e Cadeias de Markov, você vai entender como modelos guiados por probabilidade podem prever o comportamento do cliente, otimizar estratégias e avaliar riscos. Essas ferramentas oferecem uma base sólida para tomar decisões de negócios orientadas por dados em contextos de incerteza.

Aproveitando distribuições multivariadas

Utilidade das distribuições multivariadas

Relacionando perguntas de negócio

Interpretando probabilidade conjunta

Aplicando probabilidade condicional

Usando o Teorema de Bayes na tomada de decisão

Praticando conceitos de probabilidade condicional

Interpretando probabilidade condicional

Análise de Cadeias de Markov

Usando análise de Cadeia de Markov

Visualizando uma Cadeia de Markov

Interpretando uma análise de Cadeia de Markov

Probabilidade Avançada para Decisões de Negócios

O Capítulo 2 foca em interpretar e gerenciar a incerteza em relação aos resultados de negócios. Você vai conhecer técnicas comuns como cálculos de valor esperado, intervalos de confiança e de predição, análise de cenários e análise de sensibilidade.

Cálculos de valor esperado

Determinando probabilidades

Etapas do cálculo do valor esperado

Escolhendo entre opções de ações

Interpretando intervalos de confiança e de predição

Significado do intervalo de confiança

Intervalos de confiança vs. predição

Escolhendo o laptop certo

Análise de cenários

Considerando cenários

Etapas da análise de cenários

Recomendando ações com base na análise de cenários

Análise de sensibilidade

Análise de cenários vs. análise de sensibilidade

Analisando e comunicando a incerteza

Interpretando um diagrama de tornado

Interpretando e gerenciando a incerteza

No capítulo final, você vai explorar como técnicas de simulação podem aprimorar a tomada de decisão na presença de incerteza. Você aprenderá a aplicar métodos de reamostragem, simulações de Monte Carlo e árvores de decisão para estimar a incerteza, avaliar riscos e visualizar escolhas estratégicas. Ao integrar essas técnicas, você desenvolverá a capacidade de sintetizar insights e fazer recomendações baseadas em dados em cenários de negócios.

Reamostragem com dados limitados

Técnicas de reamostragem

Propósito da reamostragem

O dilema do reamostragem

Simulação de Monte Carlo

Garantindo resultados significativos em simulações de Monte Carlo

Options

Key features

Non-applicable features

Principais características da simulação de Monte Carlo

Interpretando resultados de simulação de Monte Carlo

Visualizando caminhos com árvores de decisão

Blocos de construção de uma árvore de decisão

Opções

Árvores de decisão

Árvores de decisão vs. análise de cenários

Interpretando uma árvore de decisão

Integrando insights ao processo de decisão

Integrando insights no processo de decisão

Aplicando o processo de decisão

Cálculo de valor esperado

Escolhendo o método certo

Encerramento

Técnicas de Simulação para Suporte à Decisão

A incerteza é uma constante nos negócios, mas você não precisa depender de suposições para tomar decisões. Este curso vai equipar você com técnicas avançadas de estatística e simulação para modelar a incerteza, avaliar riscos e fazer escolhas estratégicas baseadas em dados. Com exercícios práticos, você vai aprender a aplicar conceitos de probabilidade, planejamento de cenários, simulações de Monte Carlo e árvores de decisão a desafios reais de negócios.

Você começará construindo uma base sólida em probabilidade, explorando distribuições multivariadas, probabilidade condicional e Cadeias de Markov para revelar padrões em dados de negócios. Em seguida, vai se aprofundar em como medir e gerenciar a incerteza usando análise de valor esperado, intervalos de confiança e testes de sensibilidade. Por fim, você aplicará técnicas de simulação como reamostragem, métodos de Monte Carlo e árvores de decisão para avaliar cenários complexos e transformar insights em estratégias acionáveis.

Ao final do curso, você terá habilidades e confiança para aplicar técnicas orientadas por dados no seu processo de tomada de decisão — ajudando você a navegar pela incerteza, mitigar riscos e impulsionar melhores resultados para o negócio.

<h2>Entendendo a probabilidade e a incerteza nos negócios</h2>
A incerteza faz parte da tomada de decisões, mas técnicas avançadas de probabilidade nos permitem modelá-la e gerenciá-la de forma eficaz. Este curso começa com uma imersão profunda nos fundamentos da probabilidade, com foco em distribuições multivariadas, probabilidade condicional e cadeias de Markov. Você vai aprender a analisar dependências de dados, avaliar probabilidades e quantificar incertezas em ambientes de negócios. Ao dominar esses princípios básicos, você vai desenvolver uma abordagem estruturada para tomar decisões informadas em condições de incerteza.

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<h2>Quantificando e medindo o risco</h2>
Depois de entender os conceitos básicos, você vai ver técnicas para quantificar e reduzir os riscos. Através da análise do valor esperado, intervalos de confiança, análise de cenários e testes de sensibilidade, você vai aprender a medir o impacto da incerteza nos resultados dos negócios. Esses métodos vão te ajudar a avaliar os riscos possíveis nas decisões de investimento, estratégias operacionais e previsões de mercado. Com exercícios práticos, você vai ganhar experiência em aplicar insights baseados em probabilidade a dados do mundo real, garantindo que suas escolhas estratégicas sejam apoiadas por rigor estatístico.

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<h2>Técnicas avançadas de simulação e tomada de decisão</h2>
A última parte deste curso foca em técnicas de simulação poderosas usadas para lidar com cenários complexos de tomada de decisão. Você vai dar uma olhada em simulações de Monte Carlo, métodos de reamostragem e árvores de decisão para avaliar vários resultados possíveis e otimizar o planejamento estratégico. Essas ferramentas vão te ajudar a modelar incertezas, simular diferentes cenários de negócios e fazer recomendações baseadas em dados com confiança. Ao final do curso, você estará preparado com as habilidades necessárias para aproveitar as técnicas de probabilidade e simulação em ambientes de negócios de alto risco, promovendo uma tomada de decisão mais precisa e estratégica.

Introduction to Statistics

Desenvolva intuição para probabilidade avançada e simulação para decisões empresariais seguras.

Probabilidade Avançada: Incerteza em Dados

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Resampling for limited data

What is resampling?

Resampling techniques

Bootstrapping

Cross-validation

Synthetic resampling

Example: fraud detection

Let's practice!

Técnicas de Simulação para Suporte à Decisão - Reamostragem com dados limitados

Reamostragem com dados limitados

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