Analyse de la variance

SMCS : Pratiqueseptembre 2009 2 3 4 Objectifs de la formation SPSS – Objectifs de la formation Résumer ce que peut offrir la statistique Découvrir l’environnement SPSS Appliquer quelques principales analyses statistiques Apprendre à interpréter les résultats des analyses Répondre à vos questions spécifiques Formation SMCS : Pratique de la statistique avec SPSS 6 7 8 Contexte SPSS - Etude de cas Contexte : Un entraîneur souhaite mieux comprendre les facultés de

laboratoire nous permettra d’étudier les signaux sinusoïdaux, les variables aléatoires et le principe de corrélation. Les différents signaux seront analysés en utilisant l’outil Simulink. Les signaux sont ensuite générés par la radio logicielle pour être réanalysés en temps réel en utilisant un oscilloscope. ÉTUDE THÉORIQUE Analyse d’un signal périodique Un signal est dit périodique si les variations de son amplitude se reproduisent régulièrement, au bout d'une période

effectuée sur les futurs sujets de l’étude avant la création du test. Cette méthode est appliquée lorsque nous n’avons pas d’idées précises à propos des caractéristiques permettant de discriminer les sujets. Les infos recueillies seront classées par une analyse de contenu. ➢ L’observation directe des comportements : il est parfois préférable d’observer les sujets dans leur milieu de vie ou de travail, plutôt que de les observer. BINET construit le 1er test d’intelligence de l’histoire en observant des

5 1 5 1 5 1 8 ) ? 6 0 3 0 3 0 2 2 3 La nature des questions B 4 " & " 4 4 * " 4 * / " "* / * / " / * * / H :I H G * " ? 2 / G G 2 G La hiérarchie des échelles de mesure > > * > J > > > * K Hiérarchie des échelles et analyses statistiques = # ! L = N ' # M = / * * M = = # 4 & " S’assurer de la qualité des instruments de mesure Comment s’assurer de la fiabilité et de la validité des mesures ? : # ! P / & 1 EE O3 1) 3 & * ) 3 %

mettre en place une stratégie ne dépendant pas de l’estimation des rendements futurs et ne souffrant donc pas de cette source d’erreurs. Parmi les méthodes d’allocation alternatives, nous étudions ici l’allocation naïve ou "1/N", l’approche minimum-variance, le "most-diversified portfolio" introduit par Choueifaty et Coignard [2008], et l’allocation "equally-weighted risk contribution", développée dans Maillard, Roncalli et Teiletche [2009]. On souhaite évaluer la performance relative des ces méthodes

Analyse de la Contagion en Période de Crises Financière : Application d’un modèle ICSS-MGARCH Malik Kamel Bensafta 1,a , Gervasio Semedo b a Groupe d’Étude et de Recherche pour la Coopération Internationale et Européenne, Université François Rabelais de Tours, Faculté de Droit, d’Économie et de Sciences Sociales, 3 Rue des Tanneurs BP 4103, 37041 Tours, France. b G.E.R.C.I .E, Université François Rabelais de Tours RÉSUMÉ Nous étudions l’interdépendance des marchés boursiers, au regard du

..................... 3 4. « Scores… » ............................................................................................. 3 5. « Options… » ............................................................................................ 4 Analyse des résultats ....................................................................................... 4 1. Les données sont-elles factorisables ? ........................................................... 4 2. Combien de facteurs retenir ? .....

hôtels en générale Toutes les analyses statistiques ont été réalisées à l‘aide du logiciel statistique SPSS version 17 III. Fiabilité et validité de l’échelle de mesure : L’analyse factorielle : La validité de construit a été évaluée à l‘aide de l‘analyse factorielle et Afin de répondre aux exigences de l‘analyse factorielle, seules les 53 étudiants ayant répondu à l‘ensemble des 4 items de satisfaction selon l‘échelle de Likert ont été considérées dans cette analyse.   Présentation des variables

Fiche Fiche professeur professeur Statistiques Fonction -- Première Seconde St1 - CALCUL DE LA VARIANCE D’UNE SÉRIE STATISTIQUE SIMPLE TI-82 STATS – TI-83 Plus – TI-84 Plus Mots-clés : statistique, caractéristique de dispersion, écart type, tableur. 1. Objectifs Comprendre le calcul de la variance. 2. Énoncé élève C’est le pied ! Aujourd’hui on s’intéresse à la pointure de chaussure de chaque élève de la classe. 1) Relever dans un tableau les différentes pointures x i , et pour chaque x i l’effectif

Analyse des données Master Statistique et econométrie Notes de cours V. Monbet Master 1 - 2013 Table des matières 1 Introduction 2 Rappels et compléments d’algèbre linéaire 2.1 Notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1 Notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 Opérations sur les matrices . . . . . . . . . 2.2.3 Propriétés des matrices carrées . . . . . . . 2.3 Espace euclidiens . . . . . . . . . .