Analyse de la variance

xi−x yi− y cov  X ,Y  n i=1 r= = avec −1 r1 s X sY s X sY 1 1 2 2 2 2 où s X = ∑  x i − x et sY = ∑  y i − y n i=1 n i=1 • Propriété : si ∣r∣=1 alors il existe une relation linéaire exacte Ph. LERAY - A. ROGOZAN n n sont des variances ax i by i c=0 ∀ i 8 UV Statistique Cours n°3 quantitative vs. quantitative • Régression linéaire entre 2 v. a. quantitatives X et Y • Si X et Y sont « correctement » corrélées (rXY voisin de 1) Si X est a priori la cause de Y , Réaliser

différence des espérances : E(X - Y) = E(X) - E(Y)  L'espérance d'un produit est le produit des espérances si les variables sont indépendantes : E(X  Y) = E(X)  E(Y) II. VARIANCE ET ECART-TYPE 2.1. Définition Comme pour la moyenne, la variance d'une variable aléatoire conserve la même définition que la variance d'une variable statistique. C'est l'espérance mathématique des carrés des écarts par rapport à l'espérance. 8 Adil ELMARHOUM Cours de statistique III  Cas discret

travail (Colquitt, Wesson, Porter, Conlon, et Ng, 2001); ou inversement l’injustice perçue et l’épuisement émotionnel ou le stress ressenti sont corrélés (Elovainio, Kivimaki, et Helkama, 2001). Morgeson et Humphrey (2007) ont montré dans leur méta-analyse que les caractéristiques du poste de travail qu’elles soient motivationnelles, sociales ou contextuelles sont corrélées à certaines attitudes, notamment la satisfaction au travail, le désengagement organisationnel, ainsi que l’épuisement émotionnel

• Bibliographie commentée • Culture financière • Systémes et méthodes • Instruments • Analyse technique • [pic][pic] Gestion de portefeuille [pic][pic] • Des idées capitales • Exercices de théorie... • Gestion de portefeuille • Gestion de... • La théorie moderne... • Marchés financiers... • Mean-variance... • Principes... • Finance comportementale • Romans & récits • Outils • S'ouvrir

Montpellier L'analyse des données à l’usage des non mathématiciens 2ème Partie: L'analyse en composantes principales AGRO.M - INRA - Formation Permanente Janvier 2006 André Bouchier Analyses multivariés. INRA formation permanente. Janvier 2006. L'Analyse en composantes principale 1/31 Copyright © André Bouchier. © 2006, André Bouchier (20 Janvier 2006) Permission est accordée de copier et distribuer ce document, en partie ou en totalité, dans n'importe quelle langue, sur n'importe

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Moindres Carrés Ordinaires . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Calcul des estimateurs de β1 et β2 . . . . . . ˆ ˆ 1.2.2 Quelques propriétés des estimateurs β1 et β2 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

52 53 53 57 61 61 63 64 67 68 68 71 71 71 72 72 74 75 76 79 3 Estimation 3.1 G´n´ralit´s . . . . . . . . . . . . . . . . . e e e 3.2 Estimateur convergent . . . . . . . . . . . 3.3 Estimateur sans biais . . . . . . . . . . . . 3.4 Estimateur de variance minimum . . . . . 3.5 Une m´thode g´n´rale d’estimation : e e e le maximum de vraisemblance . . . . . . . 3.6 Une bricole sur le th´or`me central limit . e e 3.7 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.7.1 Estimation des param`tres d’une

Révéler des différences entre individus ou groupes d’individu, relativement à l’ensemble des caractères. Réduire l’information qui permet de décrire la position d’un individu dans l’ensemble de la population 3- Que permet l’ACP ? Elle permet une analyse des diverses variables statistiques définies sur les caractères étudiés. Elle permet de construire des variables artificielles (car non mesurés mais calculés à partir des données) qui expliquent l’ensemble des variables statistiques prises en compte

Rentabilité et de Risque A- Notion de Rentabilité B- Notion de Risque §-2 : Paramètre Statistique A- La Moyenne B- La Variance et La Covariance C- Coefficient de Corrélation et L’Indépendance §-3 : Notion d’Efficience A- Marché Efficient B- Portefeuille Efficient Section II : Optimisation Inspirée de l’Approche Moyenne – Variance §-1 : La Maximisation de la Rentabilité A- Fonction de Maximisation B- Les Contraintes Liées §-2 : La Détermination de

La régression linéaire 28/11/01 - Page 1/11 Y = β 0 + β 1 X 1+ β 2 X 2 + ε L'évaluation ou plus précisément l'estimation des paramètres de ce modèle nécessitera l’utilisation de méthodes statistiques. La technique proposée s'appelle l' analyse de régression et permet, à partir d'une série d'observations de la réponse et des facteurs explicatifs, de calculer des estimateurs pour les paramètres. Le but de ce chapitre est d'introduire l'analyse de régression par l'intermédiaire du modèle linéaire