Analyse de la variance

Groupe contrôle 5 3 4 4 6 1 3 4 6 4 6 2 5 3 4 O X O O O O O 1 O 2 O 3 O O O 4 O O 5 O O O 6 7 X X X 8 X X X X 9 X X X 10 Contrôle Expérimental X X X 11 X 12 X 13 Influence de l’imagerie sur la mémorisation Tableau résumé de l’analyse de variance Source Traitement Erreur SC 270 68 Dl 1 28 CM 270 2.43 F 111.18 p .001 4 Total 338 29 2. Données illustrant une ANOVA pour échantillons de mesures indépendants avec comparaisons a posteriori Témoin 43 5 46 47 52 64 12 37 45 m (moyenne)

Décret n° 2008-2422 du 23 juin 2008, relatif au plagiat dans le domaine de l’enseignement supérieur et de la recherche scientifique. Le Président de la République, Sur proposition du ministre de l’enseignement supérieur, de la recherche scientifique et de la technologie, Vu la constitution et notamment ses articles 34 et 35, Vu la loi n° 83-112 du 12 décembre 1983, portant statut général des personnels de l’Etat, des collectivités locales et des établissements publics à caractère administratif

MAHE Evelyne Etudiante 19011314 L3 de Psychologie, IED, Paris 8 Analyse de la variance DN35BM06 Enseignant : Jean-Louis Stilgenbauer Année universitaire 2021-2022, 1ère session Question 1 : Les variables retenues dans cette expérience sont au nombre de 4 : - La variable « id », variable qualitative à n modalités où n est le nombre de sujets. Elle représente les participants. - La variable « images », variable indépendante nominale à trois modalités (« joie », « colère », « neutre

droite des moindres carrés sur le graphique ci-dessous. y 10 8 6 4 2 0 0 1 2 3 x 4 3. Complèter le tableau d’analyse de la variance Source Modèle Erreur Total ddl 1 8 9 Somme des Carrés 18.84485 20.144 1 Carrés Moyens 18.84485 Statistique de Fisher 4. Calculer le coefficient de détermination. 5. Estimer la variance de la variable aléatoire Ei dont la réalisation est l’erreur ei (1 i 10) 6. Donner l’intervalle de confiance à 95% pour β 1 . (On donne t8 (0.975)

Analyse de la variance Analyse de la variance Aper¸u de l’expos´ c e Analyse de la variance Partie II : plan ` deux facteurs sans interactions a 1 Le mod`le e Le cas des donn´es appari´es e e 2 Plusieurs observations par bloc 3 Serge Alalouf(1) Alain Latour(1)(2) Exercice (1) D´partement e de math´matiques e Universit´ du Qu´bec ` Montr´al e e a e Montr´al, Canada e (2) D´partement e d’informatique, math´matiques et sciences sociales e

. . . . 1.4.1 Vérification des hypothèses du modèle linéaire . . . 1.4.1.1 Normalité et homoscédasticité des résidus 1.4.1.2 Test de non corrélation des résidus . . . . 1.4.2 Tests de la nullité des paramètres du modèle . . . . . 1.4.3 Analyse de variance de la régression . . . . . . . . . 1.5 Prédiction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6 Détection d’observations atypiques . . . . . . . . . . . . . . 1.6.1 Effet levier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6

Analyse en composantes principales Christine Decaestecker & Marco Saerens ULB & UCL LINF 2275 Stat. explor. multidim. 1 A.C.P.: Analyse en Composantes Principales • Analyse de la structure de la matrice variance-covariance c-à-d de la variabilité, dispersion des données. Excepté si l’une des variables peut s’exprimer comme une fonction d’autres, on a besoin des p variables pour prendre en compte toute la variabilité du système Objectif de l’ACP: décrire à l’aide de q < p composantes

Analyse des données. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (ACP) 1. INTRODUCTION. L’analyse en composantes principales (Hotelling, 1933) est une méthode descriptive qui a pour but l’analyse des tableaux de données qui ne présentent pas de structure particulière, c’est à dire, des observations ne comportant à priori aucune distinction, ni entre variables, ni entre individus. l’objectif de l’ACP est de résumer l’information contenue dans un tableau, constitué souvent d’un nombre élevé de lignes

Analyse des données Objectif : lier l’entreprise à son environnement en développant des instruments de mesure, en collectant et en analysant des données, et en communiquant les résultats et leur interprétation. 1) Types de données * Deux types de données * Donnée secondaires : collectées préalablement à l’étude pour répondre à d’autres problèmes (accès facile, coût faible), sont de 2 types * internes : issus de l’entreprise * externe : issus de l’environnement

Analyse du risque d'exploitation 2ème partie Contrôle de gestion Analyse du risque d'exploitation 2ème partie 2 Table des matières Le risque d'exploitation selon une variable discontinue3 Principe.................................................................................................4 Le plus souvent ce sont les prévisions de quantités qui posent le plus de problèmes..........................................................................................................