Corrélation

Analyse factorielle : ACP (Matrice de corrélation, KMO, Bartlett, Matrice des composantes, Corrélations reproduites, Tableau et graphique des valeurs propres et carte factorielle) Q1.1 : Faisabilité, 3 indicateur : déterminant, bartlett, KMO Le déterminant doit être proche de 0, sans être nul « il n’est pas nul (peu d’influence des redondances) proche de 0 (possibilité de regroupement en facteur) » Bartlett « signification de Bartlett strictement inférieur au risque (0,005), vérification de

Chapitre 5 : Corrélation et régression linéaire simple 5.1. Introduction. 5.2. Diagramme de dispersion ou nuage de points 5.3. Coefficient de corrélation linéaire de Pearson. 5.4. Régression linéaire simple. 5.5. Exemples. STAT 2001, Automne 2013, Département des sciences mathématiques, USB N.R.Gueye 1/26 5.1 Introduction. Ce présent chapitre sera consacré à l’étude de la relation entre deux variables quantitatives. L’objectif sera donc d’étudier conjointement deux variables

pour coordonnées (3,5;574089,83) Détermination de l'équation de la droite de régression par la méthode des moindres carrés Il me suffit après de regarder le coefficient de corrélation linéaire qui est donné directement par la calculatrice. R≈0,99 On peut donc dire que r est proche de 1, et donc il y a une bonne corrélation entre ces 2 séries statistiques. On peut alors déterminer l'équation de la droite de régression qui va représenter le nuage de points. On sait que y=ax+b et là encore il

| | | | | | | | |1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 | |Valeurs observées | Mode = 4 Moyenne = 3,53 Etendue = 5 Diagramme de corrélation |Stéphanie | | | | | | | | | ( 1 point | | | | | | | | | | | ( 2 points | | |

.................1 2) Etude marginale de chaque caractère...............................................................2 3) Etude conditionnelle des deux caractères.........................................................4 VII - AJUSTEMENT ET CORRÉLATION.............................................................5 1) Ajustement linéaire par la méthode de Mayer.................................................6 2) Ajustement linéaire par la méthode des moindres carrés............................

illustratifs 4 4. Le poids associé à chacune des variables 5 III. Analyse statistique élémentaire 7 1. La variable la plus discriminante 7 2. Etude de la corrélation entre les variables d’origine 7 3. Analyse des axes factoriels 9 4. Interprétation des axes factoriels retenus 10 5. Représentation du cercle des corrélations 13 6. La représentation des individus dans le plan factoriel 15 7. Contribution et qualité de représentation des individus 18 IV. Classification 21 V. Conclusion

question. Objectif de l’analyse bivariée : Recherche d’explication aux variables décrites Nature de la relation (association) : Qualitatif-Qualitatif (tableaux croisés, diagrammes juxtaposés) Quantitatif-Quantitatif (Corrélation bivariée et diagramme de dispersion) Qualitatif-Quantitatif (boites à moustaches et ANOVA à 1 facteur) - Si les deux variables sont qualitatives : Tableau croisé = effectifs et pourcentages croisés. Exemple : [pic] L'age ici est recodé

titres qui composent un portefeuille. Nous allons maintenant exposer les trois situations possibles de la corrélation des titres. Ces trois situations particulières permettent notamment d’illustrer le fait que, plus le coefficient de corrélation entre les rendements des titres est petit, plus les bénéfices inhérents à la diversification sont substantiels : • Si le coefficient de corrélation [pic]= 1 : dans ce cas les taux de rentabilité sont corrélés d’une façon positive (voir figure n° 1), donc

L'ajustement linéaire 4.1.Rappels 4.2.La méthode des moindres carrés a)Mise en œuvre b)Compléments pratiques 4.3.Vérification de la validité de votre démarche 5.La notion de corrélation 5.1.La corrélation linéaire a)Une idée simple b)Calculer et interpréter le coefficient de corrélation 5.2.La corrélation avec retard 5.3.La corrélation entre plusieurs variables 6.Synthèse du chapitre Bibliographie Bourbonnais R., Usunier J.-C. Prévision des ventes : théorie et pratique. Paris : Economica, 2007. ISBN :

Data Sciences) en Japon Ci-joint la chronologie détails de quelques techniques d’analyse des données : 1875 1888 1896 1900 1930 1936 1941 1943 1944 1958 Vers 1960 1962 1964 1965 Régression linéaire de Francis Galton Corrélation de Francis Galton Formule du coefficient de corrélation de Karl Pearson Test du X2 de Karl Pearson Analyse factorielle canonique de Harold Hotelling Analyse discriminante de Ronald A.Fisher et P.C. Mahalanobis Analyse factorielle des correspondances de Guttman Neurone formel