Analyse de la variance

ANALYSE DE LA VARIANCE A UN FACTEUR 1. Introduction Nous allons voir comment la technique du test de Fisher (voir Régression linéaire multiple) peut être utilisée pour apprécier d'un certain point de vue la pertinence de certains classements d'observations. Posons le problème sur l'exemple concret (mais artificiel) suivant : On observe les dépenses annuelles en vêtements de n = 7 individus, qui habitent des grandes villes, des communes moyennes, ou des communes rurales : Trois observations

caractéristique; on en trouvera un exemple dans un article de Wilk et Kempthorne.(3) me On conçoit bien que lorsque le nombre d’unités expérimentales utilisées est petit devant le nombre total d’unités disponibles, on 1 retrouve l’analyse de variance classique sans toutefois que les hypothèses de normalité etc. soient nécessairement satisfaites. Ceci rejoint l’objet d’une autre étude et nous n’envisagerons pas ces problèmes dans la présente note. I - TYPES DE PLANS ETUDIES - A - Plans

enfant ou adulte etc…), votre analyse sera bien complexe ! Mais Excel possède un outil très efficace : le « filtrage », très pratique pour traiter vos données. Procédure : dans « Données », cherchez « filtre ». Sélectionnez une cellule (par exemple dans « sujet », ou « sexe », ou « âge » etc.), et cliquez sur la commande « filtrage automatique ». Ensuite vous pouvez très facilement séparer vos groupes soit en « hommes », soit en « femmes », ou encore vous pouvez analyser uniquement les « hommes-adultes

portefeuille diversifiée.  Accroissement de la volatilité des marchés financiers: actions,produits dérivés…  Accumulation des accidents financiers: le cas Barings en 1995  Absence d’une mesure de risque adaptée à un portefeuille diversifié: Analyse de risque adapté à des produits spécifiques. => Le besoin d’un indicateur global et synthétique des risques financiers. Value At Risk        Introduction Un peu d’histoire Présentation de la Value At Risk Méthodes de calcul de la VaR

Corrigé type de l’examen Analyse et traitement de donnéesExercice (1)Discussion des résultats de l’ACP :L’interprétation des résultats de l’Analyse en composante principale se fait séquentiellement pour chaque composante et pour chaque nuage de point (tracé des composantes par variable et par individu) en analysant leur contribution la formation des composantes.Avant tout il faut indiquer que nous retenons les deux premières composantes car elles expliquent (toutes les deux ensemble) plus de 81%

récoltés dans la région de Rimouski à l’automne 2010………………………………………………………………………….15 Tableau 2 : Analyse de la variance du poids dans notre échantillon en fonction de deux facteurs : âge et sexe………………………………………………………………..16 Tableau 3 : Analyse de la variance de la longueur totale dans notre échantillon en fonction de deux facteurs : âge et sexe……………………………………………………16 Tableau 4 : Analyse de la variance de la largeur du crâne des individus de notre échantillon en fonction de deux facteurs : âge

rentabilité ou plus. 1. Définition : Le risque peut être défini comme l’incertitude liée à la variabilité de la rentabilité autour de son espérance. L’indicateur permettant de le mesurer et ce selon l’approche de Markowitz est la variance ou l’écart-type de la rentabilité. 2. Typologie : Sur les marchés financiers, l’investisseur peut être exposé à une panoplie de risques mais dans le présent rapport, on se limitera à l’analyse du risque de marché ou systémique

voie humide adopté par Packistan Maroc Phosphore. La deuxième partie abordera la partie expérimentale sur laquelle j’ai travaillée, en tant qu’un étudiant stagiaire, dans mon projet de fin d’études pour l’obtention d’un diplôme de Master ; option Analyse et Gestion Qualité à la Faculté des Sciences et Techniques à l’Université Hassan premier Settat, Cette partie comportera 2 chapitres, le premier traitera les perspections relatives au management, et le second portera sur les perspections techniques

Modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Moindres Carrés Ordinaires . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Calcul des estimateurs de β1 et β2 . . . . . . 1.2.2 Quelques propriétés des estimateurs βˆ1 et βˆ2 1.2.3 Calcul des résidus et de la variance résiduelle 1.2.4 Prévision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Interprétations géométriques . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 Représentation des variables . . . . . . . . . . 1.3.2 Le coefficient de détermination R2 . . . . . . 1.4 Cas d’erreurs

vente L’intention de revenir est une variable qualitative, à trois modalités, et nominale (chaque classe étant exclusive). Il a fallu la recoder en « nominal » car dans la base d’origine elle était codée en « échelle ». Cela nous facilite les analyses. Dans cette première partie, nous souhaitons répondre à la problématique du manager, à savoir quelles mesures il doit prendre pour mieux toucher ses cibles primaires et secondaires. 1. Variable « possession d’une carte de fidélité et intention »