Analyse de la variance

Annexe 2 : Optimisation de la VaR selon Markowitz Annexe 3 : Exemple d’utilisation du recorder Annexe 4 : Code Projet VBA Page : 2 Projet Visual Basic Application en VaR BUT DU PROJET Conception d’un outil simple de VaR basé sur l’approche moyenne-variance, pour une série de 5 actions max. Calcul des VaR absolues et relatives pour X jours, X mois ou X années. Programmation en Visual Basic sous Excel. 1. INTRODUCTION La gestion des risques de marché financier existe déjà depuis plusieurs dizaines d’années

norme d'étalonnage représentant un spectre des échantillons à analyser. Le tableau 1 montre les résultats des étalonnages et analyse SD de données obtenues par spectroscopie IRTF. La variance et la corrélation des spectres ont été utilisées pour optimiser les données spectrales. Le spectre de corrélation (Fig. 2, ligne a) était utilisé pour sélectionner les meilleures plages spectrales pour l'analyse, tandis que le spectre de variance (Fig. 2, ligne b) affiche les régions du changement de valeurs

l’arachide qui a des nombres élevés de nodules. Une alternative pratique est d’évaluer le nombre de nodules ou, si les nombres de nodules sont grands, utiliser la méthode de cotation. Pour tester les nodules actifs à la fixation d’azote, il faut analyser leur coloration interne. Ils doivent être rose-rouge à cause de la présence de la leghémoglobine porteuse d’oxygène qui est essentielle à la fixation d’azote par les légumineuses. Les couleurs blanche, verdâtre ou noire sont indicatrices d’une nodulation

par : Hasnaâ AITOUAKOUZ Nezha JAHID Encadré par : M. Adil BOULAHOUAL Plan : Introduction I. Elaboration du questionnaire A. Revue de la littérature B. Le questionnaire II. L’échantillon III. Mode d’administration du questionnaire IV. Analyse et traitement des données sur SPSS A. Fiabilité B. Validité C. Régression multiple V. Recommandations Conclusion Bibliographie Annexes Introduction : Pour tout manager qui se respecte, faire en sorte que son équipe soit la plus motivée

SOMMAIRE I Introduction II Présentation Renault III Présentation variables exogènes IV Analyse de régression avec Excel 1) construction du modèle 2) Interprétation des résultats et prévisions A) Le coefficient de détermination R² B) Analyse de variance a) Validité du modèle R² b) Les coefficients de la variable, l’erreur type C) Analyse des résidus D) Prévisions VI Conclusion Introduction Nous avions pour objectif de réaliser l’analyse d’une variable

selon les niveaux donnés par un autre facteur levels Récupère les modalités d’un facteur (ordonné ou pas) sum Somme cumsum Somme cumulée prod Produit cumprod Produit cumulé E.3 Statistiques descriptives summary Résumé des données mean Moyenne var Variance sd Ecart type median Médiane cov Covariance cor Correlation E.4 Graphiques (paquettages graphics et lattice) plot xyplot Graphe générique, y = f(x) boxplot bwplot Boîtes à moustaches coplot xyplot Graphes conditionnels (en fonction d’un

Fiche 1 de TD d’´conom´trie : L3 analyse e e 4 mai 2013 P.MENDY : Responsable et Coordinateur du cours Rappel sur la loi Gamma Loi Densit´ e Γ(a, b) f (x) = a2 n−1 x Γ(b) Moyenne Variance F. Caract´ristique e b a exp(−ax) b a2 1 1−it/a a > 0, b > 0, x ≥ 0 ∫ ∞ Γ(n) = un−1 exp(−u)du = (n − 1)! 0 Exercice 1 Un ´chantillon al´atoire d’observations ind´pendantes et identiquement distribu´es est e e e e g´n´r´ par une fonction de distribution

activités à accomplir, contrôle les récompenses et l'information liées au résultat (Baird, 1986). De façon analogue, accompagner la stratégie, ce n'est plus seulement mesurer les réalisations, c'est aussi définir des plans d'actions à partir d'une analyse des processus, des activités et de leurs enjeux stratégiques. En somme, la performance-action dépasse largement la performance- résultat. D'une façon générale, la performance désigne la réalisation des objectifs organisationnels, quelle que soit

l’enregistrement des entretiens pour analyser leur contenu ultérieurement. Le tableau 1 présente la répartition de notre échantillon, par secteur, sexe et âge. Tableau 1 : Répartition des sujets interrogés par secteur, sexe et âge Tranches d’âge - de 25ans Secteur Femme Public Homme Secteur Femme Privé Homme Total 2 25-30 ans 3 5 3 3 14 31-35 ans 1 2 1 3 7 36-40 ans 1 1 1 3 41-45 ans 1 3 2 6 7 3 45-50 ans 2 5 > 50 ans 1 2 Total 10 18 5 10 43 1 3 II.1.2 Analyse des entretiens Les étapes de l’analyse

anciens présentent un contraste faible et une irrégularité de l'intensité lumineuse de l'arrière plan. Ces informations sont concentrées uniquement dans la composante Y. Notre choix pour cet espace de représentation exploite cette propriété. Une analyse multi échelle sur la base d'ondelettes de Daubechies 4 (db4) de niveau 1 permet l'extraction de l'arrière plan de l'image du document. Des caractéristiques statistiques basées sur la moyenne et de l’écart type de chaque bloc de pixels sont extraites