Analyse de la variance

- Saisie à l’écran ; - Recueil des réponses par internet ; - Lecture par scanner ; - Modifier des réponses saisies (Directe & Rapide & Module Opérateur) ; - Rassemblement de deux enquêtes. Partie III : Traitement et Analyse - Le dépouillement ; - L’analyse univariée selon le type de variables ; - L’analyse bivariée ; - L’analyse multivariée. Pour être fiable et efficace, une enquête doit être menée avec précaution. Il est donc nécessaire

Analyses de Variance à un ou plusieurs facteurs Régressions Analyse de Covariance Modèles Linéaires Généralisés Professeur Patrice Francour francour@unice.fr Une grande partie des illustrations viennent du site Internet de l’Université d’Ottawa (cours de Biostatistiques appliquées; © Antoine Morin et Scott Findlay) Quand utiliser l’ANOVA • • • • • Pour tester l’effet d’une variable indépendante “discrète” Chaque variable indépendante est appelée un facteur et chaque facteur peut avoir deux

expliquer : - Les raisons d’utiliser un questionnaire - Ses avantages et ses inconvénients - Sa construction générale - Etre en mesure de lire et d’expliquer les résultats d’analyses corrélationnelles (corrélation/ régression simple et multiple, analyse factorielle) Chapitre II: Méthodes de recherche expérimentales 2.1. Rappel méthodologique 2.2. Modèle, théorie, technique 2.3. Protocoles d’évaluation cognitive 2.4. Méthode classique, théorie de la détection du signal Objectifs pédagogiques du

géométrique - La moyenne harmonique - La moyenne quadratique - La moyenne d’ordre « r » ou moyenne généralisée 3.2. Les caractéristiques de dispersion. 3.2.1. Les écarts simples 3.2.2. La variance et l’écart-type 3.2.3. Le coefficient de variation 3.2.4. Les moyennes et les variances intra et inter-populations. 3.3. Les caractéristiques de forme et de concentration. 3.3.1. Les caractéristiques de concentration 3.3.2. Les caractéristiques de forme. Chap. 4. Les distributions

parvenir, l’étudiant doit savoir : Comment modéliser les préférences d’un acteur financieren se familiarisant avec les notions d’utilité espérée, d’attitude au risque, d’équivalent certain et de prime de risque ; et en maîtrisant l’approche moyenne-variance de l’utilité espérée ; Résoudre le programme d’optimisation de l’investisseur rationnel permettant d’obtenir le choix optimal de portefeuille. I) Notion d’utilité espérée et attitude envers le risque La notion d’utilité espérée permet de modéliser

certaines séries économiques ou financières, à savoir que leur volatilité ou leur variance se modifie dans le temps. Pour traiter ce problème en économétrie financière furent introduits les modèles d’hétéroscédasticité conditionnelle. Ces modèles sont relativement récents. Le principal instigateur est Engle (1982). Dans un article intitulé « Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimate of the Variance of United Kingdom Inflations », paru dans Econometrica en 1982, Engle a proposé

0 H.3 Nullité de l'espérance des erreurs : E (εi ) = 0 L'espérance des aléas est nulle i = 1, . . . , n Les aléas sont homoscédastiques1 H. 4 Homoscédasticité et absence d'autocorrélation : et non autocorrélés, autrement dit 1. leur variance est constante V (εi ) = E [εi − E (εi )]2 = E (εi )2 = σ 2 2. leur covariance est nulle COV (εi , εj ) = E [[εi − E (εi )] [εj − E (εj )]] = E (εi , εj ) = 0 Corollary 1 Si les hypothèses 1 et 2 sont vériées alors l'aléa ε est un bruit

Afin d'opérationnaliser ces variables d'images, nous avons retenu les échelles de mesure sémantique différentielle proposées par Voss et al. (2003), pour les dimensions utilitaire ou fonctionnelle et pour les dimensions affective ou hédonique. Les analyses des propriétés de ces mesures montrent que les cinq items par dimension sont fiables, avec des alpha(s) 3 respectivement de 0, 865 à 0,845 et de 0, 841 à 0, 751. Elles ont été complétées par celles de Bhat et Reddy (1998) pour les dimensions

I. Concept de Base : 1. L’analyse : Analyser les résultats d’une recherche consiste à «faire parler» les données recueillies en vue de confirmer ou d’infirmer l’hypothèse de recherche. Pour cela, il importe que le chercheur examine longuement et minutieusement ses données. Les données doivent être saisies, vérifiées et vérifiées au moins deux fois avant de pouvoir être considérées comme fiables. Ensuite, on doit se familiariser avec ses données: ne pas précipiter l’analyse et l’interprétation

STATISTIQUES DE VENTE 1- Quelques rappels de définitions 2- Les caractéristiques des séries statistiques Consoles média est un distributeur de consoles et jeux vidéos. Implanté depuis plusieurs années, le gérant Monsieur Mario, souhaite analyser ses statistiques de vente avec ses revendeurs. 1. Quelques rappels de définitions. 1.1- Population. La population est le groupe statistique que l’on cherche à étudier Ex. : 1.2- Individus. L’individus est l’élément de base de la population