Analyse de la variance

Approche pragmatique de la classification J.P. NAKACHE, J. CONFAIS .. Data rnining et statistique décisionnelle s. .. TUFFÉRY Statistique explicative appliquée J.P. NAKACHE, J. CONFAIS • Les techniques de sondage, nOliveHe édition P. ARDIllY .. Analyse statistique des données spatiales J.-J. DROESBEIŒ, M. lEJEUNE~ d:sAPoRTX;Eds. .. Modèles statistiques pour données qualitatives J .-1. DROESBEKE, M. LEJEUNE, G. SAPORTA, • Plans d'expériences. Applications à l'entreprise J.-J. DROESBEKE, J. FINE

Compl´ments - GARCH en temps continu e 4 References 1 5 6 7 1 Introduction La mod´lisation GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) e est devenu un outil incontournable en finance [2] [3] [4], particuli`rement utile pour analyser e et pr´voir la volatilit´. e e Ces mod`les rendent compte des faits stylis´s connus, tels que la variation de la volatilit´ e e e dans temps ou h´t´rosk´dasticit´ et de clustering de volatilit´, ` savoir que les p´riodes de ee e e e a e forte volatilit´

mesure (coefficient alpha /analyse factorielle) 3- Phase de validation qui consiste à collecter des données de l’enquête confirmatoire puis à estimer la fiabilité (coefficient alpha / Fiabilité des deux moitiés), estimer la validité (matrice MultiTraits-MultiMéthodes / critère de validité) puis développer les normes (Moyenne et autres statistiques résumant la distribution des scores)Question 6 :Oui, on peut mesurer la dimension soutien par ces 5 items car :· La variance totale expliquée dépasse

linéaire multiple…………………………………………………...31 1-1)- Effet d'un facteur…………………………………………………………....31 1-2)- Réalisation du test de signification des effets…………………………...….32 2)- Validation statistique du modèle………………………………………………33 2-1)- Analyse de la variance……………………………………………………...33 2-2)- Coefficients de corrélation R²………………………………………………36 C)- Optimisation du poids d'enrobage de Merendina mini…………………….36 Introduction……………………………………………………………………….36 1)- Problématique…………………………………………………………………

. . . . . M´thodologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e Th´orie de mesure de performance de portefeuille e Chapitre 3 : 3.1 La variance comme mesure du risque . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.1.4 3.1.5 3.1.6 Rendement ou esp´rance du portefeuille . . . . . . . . . . . . e Risque ou variance de portefeuille . . . . . . . . . . . . . . . . Le coefficient bˆta du portefeuille . . . . . . . . . . . . . . . . e La fronti`re efficiente . . . . . . . . .

Définition > Analyse de donnée = « Data mining »(forage des données) = consiste à valoriser l’information existante Donner du sens aux info disponibles : sens explicite (à 1ère vue) & sens latent (faire parler les données) > Système d’information = cela ne se limite pas au système informatique 2 dimensions : * les supports (qui véhiculent l’information) matériels (ordinateur) et les pers * les concepts (les idées) > Le processus de décision rationnelle (Simon : modèle IMC) = * Intelligence

Octobre 2005 Michel TENENHAUS – Professeur HEC Epistémologie et Méthodologie Méthodologie Quantitative KHALIDI Marie-France OUEDRAOGO Soukeyna 2 SOMMAIRE Introduction……………………………………………………………1 Statistiques descriptives…………………………………………………3 Analyse en composante principale………………………………………...8 Classification ascendante hiérarchique…………………………………...25 Interprétation des classes obtenues………………………………………35 Annexes……………………………………………………………….38 KHALIDI Marie-France et OUEDRAOGO Soukeyna IAE Paris/HEC

Qualitatives 2) Variables Quantitatives II. Tris croisés simples 1) Bivariés a - Quantitatif b – Qualitatif III. Tris croisés multiples 1) Régressions et Corrélations Multiples 2) Analyses en Composantes Principales (ACP) 3) Tableau des moyennes 4) Analyse des Correspondances Multiples (AFC) IV. Analyse textuelle 1) Etudes des mots, occurrences V. Synthèse Dans le monde de la téléphonie mobile, il existe trois grands types de téléphones portables : le téléphone portable «simple»

problème . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Analyse des sources d’erreurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Les erreurs dans les données : le conditionnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Les erreurs d’approximation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.5 Analyse d’erreur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

MM. McCausland, Meddahi, Montmarquette et Perron, ainsi que Mme Gonçalves. Je demeure par ailleurs responsable de toute erreur dans ce document. 1. Micro-données 1.1 Hétéroscédasticité L’hétéroscédasticité qualifie des données qui n’ont pas une variance constante, i.e. Var( e ) ≠ σe2 . L’hétéroscédasticité ne biaise pas l’estimation des coefficients, mais l’inférence habituelle n’est plus valide puisque les écarts-types trouvés ne sont pas les bons. L’hétéroscédasticité est une situation rencontrée