Analyse de la variance

comportement des décideurs, on établit par déduction une norme d’ action valable pour tout acteur économique possédant ces traits de comportement et soucieux d’ agir de manière cohérente par rapport à l’ ensemble des hypothèses formulées ”1. Dans son analyse, la théorie moderne de portefeuille adopte la notion de frontière efficiente2. Cet ensemble d’ opportunités représente tous les portefeuilles pour lesquels il n’ existe pas, simultanément, un rendement espéré plus élevé et un risque plus faible. En

principaux. Premièrement, l'évaluation de la performance est sensible à l'OCB. Il est clair que les employeurs définissent la performance des employés au-delà des simples comportements in-role. Pour les vendeurs, par exemple, il a été démontré que la variance des évaluations de performance était mieux expliquée par l'OCB que par des mesures objectives de productivité (Podsakoff, MacKenzie & Hui, 1993 ; cités par Organ & Paine, 1999) 5. OCB fait donc partie de ces facteurs qui ont une influence sur l'évaluation

généralités 1- Définitions 2- Variables aléatoires discrètes, variables aléatoires à densité 3- Couples de variables aléatoires 4- Variables aléatoires indépendantes 5- Exercices IV- Caractéristiques numériques des variables aléatoires 1- Espérance 2- Variance, covariance 3- Exercices V- Variables aléatoires usuelles 1- Loi de Bernoulli (p) 2- Loi binomiale (n, p) 3- Loi uniforme 4- Loi exponentielle 5- Loi de Poisson (λ) 6- Loi normale (µ, σ) 7- Exercices VI- Somme d'un grand nombre de variables aléatoires

'Y −1 Les paramètres des estimateurs sont les suivants : E (γˆ ) = γ ˆ ; V (γ ) = σ 2 X ' X ( ) −1 XIV Annexe n°3 ˆ Remarque : Pour estimer la variance de γ , il s’agit d’estimer σ 2 ˆ σ = 2 n − k −1 ∑e 2 i 2. Tableau d’analyse de la variance Le tableau permettant l’analyse de la variance pour un m lg est : Source de ∆ X 1 , X 2 ,L, X k Résidu Total ∑ des carrés ˆ SCE = ∑ y SCR = ∑ e SCT = ∑ y 2 i 2 i 2 i ddl Carrés moyens k n − k −1 n −1

stationnaires fy1;t ; t 2 Zg et fy2;t t 2 Zg dé…nies par les relations suivantes : p p X X c1;i y2;t¡i ¡ d1 y2;t + "1;t (1.1) b1;i y1;t¡i + y1;t = a1 + i=1 p i=1 y2;t = a2 + où les innovations f"1;t ; t 2 Zg et f"2;t ; t 2 Zg sont des bruits de variance respective ¾ 2 et 1 ¾ 2 ; et non corrélés : E ("1;t "2;t¡j ) = 0; 8j 2 Z: On constate immédiatement que le processus 2 vectoriel Yt = (y1;t y2;t )0 peut s’écrire sous la forme d’un processus AR (p) : En e¤et : µ ¶ µ ¶ µ ¶ 1 d1 a1 b1;i c1;i B= A0

Gaussienne, de Poisson, Gamma, Binomiale,…) - Des tests de validité des lois permettent de vérifier la pertinence de leur utilisation suivant les situations analysées. (Khi², Corrélation,…) - Des paramètres permettent de caractériser les lois, (Moyenne, Variance, Minimum, Maximum, Médiane,….) Le rôle du statisticien est de : - Récolter judicieusement les données d’une situation - Trouver la loi qui correspond le mieux à cette situation. - Vérifier la validité de cette loi. - Eventuellement, Prévoir et expliquer

en finance Analyse financière des sociétés Politique d’investissement Politique de financement Gestion de trésorerie Frédéric Pourtier Page 1 02/09/15 CHAPITRE Valeur en finance 1 Introduction Ce chapitre occupe une place un peu à part, en ce sens qu’il y est essentiellement question de mettre en place quelques outils financiers dont l’application se retrouvera aussi bien en prévisions financières à moyen terme (liées aux choix d’investissements ou de financements), qu’en analyse des marchés

de revient du PSF pour la semaine en questionAprès vérification des factures d’achat, les MP ont augmenté de 5% par rapport au prix unitaire standard Recalculer le coût de revient réel3. Quelle analyse pouvez-vous fournir pour comprendre l’écart du coût de revient réel vs standard?En sortant une analyse par OF, voici les données issues de l’ERPEFFET PRIX/EFFET VOLUMEGrand classique dans les techniques de contrôle de gestion, cette méthode a pour objet d’apporter des précisions et des mesures lors

Analyse de données Chapitre I: Rappel I. Terminologie II. Analyse Univariée III. Analyse Bivariée: Cas de deux variables quantitatives I. Terminologie Statistique • La statistique est une méthode scientifique dont l’objet est de recueillir, d’organiser, de résumer et d’analyser les données d’une enquête, d’une étude ou d’une expérience, aussi bien que de tirer les conclusions logiques et de prendre les décisions qui s’imposent à partir des analyses effectuées. Population •

dans ces quartiers (effet de composition) mais également par les niveaux de pollution (effet contextuels). Cette distinction entre les facteurs contextuels et de composition est au cœur de l’analyse statistique multiniveaux et de l’analyse de la variance associée qui visent à dissocier ces deux types d’effets sur les variations géographiques de santé. Encadré : Les régressions multiniveaux Il s’agit d’un type de régression qui permet de prendre en compte la dépendance entre des unités d’observation