Moyenne pondérée

l’explication. Statistiques descriptives Examinons d’abord les statistiques descriptives. Nous voyons que l’étude a été menée auprès de 474 employés qui gagnent en moyenne actuellement près de 35 000 $. Ils travaillent depuis environ sept ans pour leur entreprise (81 mois) et ont en moyenne 13 ans de scolarité. Bien entendu, la moyenne des hommes et des femmes n’est pas une donnée intéressante. Le deuxième tableau fournit par SPSS concerne les corrélations entre les variables étudiées. Nous voyons

Moyennes Mobiles http://www.trading-school.eu/glossaire-bourse/fiche-Moyennes_Mobiles-40 Moyennes Mobiles Présentation Les moyennes mobiles sont sans doute un des indicateurs les plus utilisés. Cet indicateur est très répandu pourtant il est assez mal utilisé. La moyenne mobile correspond à la valeur moyenne d’un titre sur une période donnée (n). La moyenne se fait sur une des données fournies (cours d’ouverture, de clôture, le plus haut, le plus bas) de chaque unité de temps

résumer ces données 1. Les indicateurs de position  La moyenne La moyenne est l’indicateur le plus répandu. Lorsqu’on reçoit une note on peut la comparer à la moyenne de la classe, pour se positionner par rapport aux autres élèves. Définition : Valeur Effectif n n … … n Effectif total : La moyenne pondérée de cette série statistique est le réel, noté , tel que : Exemple : retour sur l’e emple Calculons la moyenne de la série : La moyenne de la classe à ce devoir surveillé est de 11,3. Remarque

lisser la série en utilisant la méthode des moyennes mobiles ou d'autres méthodes. Etude du mouvement saisonnier ▪ Si la structure est additive, on détermine des écarts saisonniers par la méthode des moyennes mobiles. En retranchant les écarts saisonniers des valeurs brutes initiales, on obtient la série désaisonnalisée. ▪ Si la structure est multiplicative, on détermine des coefficients saisonniers : ← soit par la méthode des moyennes mobiles (utilisation des logarithmes) ;

associations, des tendances inconnues ,des structures particulières, restituant de façon concise, l’essentiel de l’information utile pour l’aide à la décision. » 4 Les 3 objectifs du Data minning  Expliquer : Analyser la variable à étudier (moyenne, variance, écart-type)  Explorer : Chercher le lien entre les variables et élaborer un modèle (Covariance, Coefficient de corrélation)  Confimer : Elaboler les hypothèses pour valider le type de modèle 5 Connaissances  Knowledge Discovery

Tuckey ou diagramme de Box & Wiskers • On distingue sur ce schéma la « boîte de Tuckey » qui est le rectangle construit sur le premier quartile Q1 et le troisième Q3. Prof. Mohamed El Merouani 4 2 18/12/2014 Exemple1: (cas de variable discrète "pondérée") : • Calculer les quartiles Q1, Q2 et Q3 de la série statistique suivante : N 100 xi ni nicc 3 3 3 4 7 10 8 30 40 10 20 60← 11 15 →75 20 25 100 1) 4 = 4 = 25 On cherche ce 25 entre les nicc ⇒ il n’existe pas exactement mais

subordonnée au maintien en fonction du membre du personnel dans l'entité au cours des trois prochaines années (N[ N+ 1 et N+2). L'entité estime[ à cette date[ que la juste valeur de chaque option sur action est de 15 DT. Sur la base d'une probabilité moyenne pondérée[ l'entité estime que 20% des membres du personnel la quitteront pendant la période de trois ans et perdront[ par conséquent[ leurs droits aux options sur action. Pendant l'année N[ 20 membres du personnel quittent l'entité. L'entité révise son

permettant de mesurer la performance d’une bourse à travers la mesure de l’évolution du cours des titres qui le composent. Il est calculé par le regroupement des valeurs des titres de plusieurs sociétés ,en déterminant la moyenne arithmétique ou géométrique, généralement pondérée ,certains titres ont un poids plus important à l’intérieur de l’indice, fonction par exemple de la capitalisation boursière (nombre d’actions émises multiplié par le cours de ces dernières) des firmes correspondantes. La

POSITION Les graphiques nous donnent une idée vague des modalités autour desquelles les individus sont regroupés. Les paramètres de position encore appelés caractéristiques de tendance centrale vont préciser ces modalités. Ce sont : le mode, la moyenne arithmétique, la médiane et les quantiles. 3- 1 -Le mode 3-1-1- Définition Le mode M0 (ou dominante) d’une série statistique est la valeur du caractère qui a l’effectif (ou la fréquence) maximal(e). Il peut exister plusieurs modes dans une même série

nette sur les constructions excède 90% de la plus value nette globale sur les éléments amortissables, la réintégration des plus values afférentes aux constructions est effectué sur une durée égale à la durée moyenne pondérée d’amortissement des constructions. Il est à présumer que cette durée moyenne est supérieure à quinze ans. Immobilisations non amortissables et titres La plus value sur l’apport des immobilisations non amortissables et des titres (immobilisés ou de placement) n’est pas imposée