Analyse de la variance

change adopté par le Maroc et la capacité de Dirham à résister aux chocs de mésalignements et sa capacité à gérer le régime de change. Ayant utilisée la méthode de cointégration, le modèle à correction d’erreur et une analyse des chocs par la méthode de la décomposition de la variance, nos résultats confirment que la dynamique du taux de change au Maroc est déterminée par des variables telles que les termes de l’échange, les réserves de change, les créances à l’étranger et la dette extérieure. De même

l'on s'impose que la norme de f vaut 1, alors la matrice de covariance des variables d'entrée sur la base de l'expression (1) s'écrit (2) Σ = ΛΛ' + Ψ Ainsi, la variance de chacune des variables peut être divisée en deux parties : la communalité (car provenant des facteurs communs), (3) hi² = Σj=1..k λij², et Ψii la variance spécifique ou variance unique (car spécifique à la variable en question). On peut montrer que la méthode qui permet de calculer la matrice Λ, enjeu essentiel de l'analyse factorielle

AFC: Le principe de ces méthodes est de partir sans a priori sur les données et de les décrire en analysant la hiérarchisation de l'information présente dans les données. Pour ce faire, les analyses factorielles étudient l'inertie du nuage de points ayant pour coordonnées les valeurs présentes sur les lignes du tableau de données. La "morphologie du nuage" et la répartition des points sur chacun de ces axes d'inertie permettent alors, de rendre lisible et hiérarchisée l'information contenue dans

sinistres de la branche étudiée est stable. Ainsi, les études de modélisation GAMs ont jusqu’à présent été appliquées à des triangles « classiques » servant de référence pour tester de nouvelles méthodes. Nous avons cependant choisi d’illustrer nos analyses à partir de triangles de liquidation « réels », chacun d’entre eux correspondant à une branche différente. Parmi les trois branches étudiées, l’une est à déroulement relativement court et correspond à la catégorie « Dommages aux biens Automobile»

d’étage dans l’immeuble, des services offerts ... Y  f ( X 1 , X 2 , X 3 ,..., X n ) Coût du loyer Nombre de pièces Services offerts (piscine, stationnement intérieur, etc.) L’étage dans l’immeuble … 10 Pr. Adil BOULAHOUAL Diapo 10 Une analyse de régression est : – dite simple si elle permet de prédire les valeurs d’une variable dite dépendante (expliquée (Y)) à partir des valeurs prises par une autre variable dite indépendante (explicative (X)). – dite multiple si elle permet de prédire

Sandrine HENGA & Simon SAYAGH Estimation non paramétrique de la régression Master 1 Mathématiques Statistique et Applications Avril 2011 I Introduction En analyse de données, l’estimation non-paramétrique est souvent utilisée puisque les postulats concernant les résidus sont, dans ce cas là, toujours vérifiés, et puisque la décision de la relation entre la variable explicative X et la variable dépendante Y est directement liée aux données. Dans ce rapport nous allons nous attarder

Variance S2(r) = 1 4 × r2∑ −E(r)2 = 1, 492% 4 − 4,17%2 = 0,199%Variance S2(r) = 14´r2å-E(r)2=1,492%4-4,17%2=0,199%1810006SESSION 2018 UE 6 – FINANCE D’ENTREPRISE Éléments indicatifs de corrigé Dossier 1 - Diagnostic financier À l’aide des annexes 1 à 8. 1. Citer trois acteurs concernés par le diagnostic financier d’une entreprise et préciser pour chacun d’entre eux leurs attentes spécifiques. Le diagnostic financier permet de porter un jugement sur les forces et les faiblesses

non probabilisable (incertitude), ´v`nement non omis: e e 2.3.2 Cas probabilisable (risque) g´n´ral. . . . . . . . . . . . . . e e 2.3.3 Cas probabilisable avec esp´rance d’utilit´ . . . . . . . . . e e 2.4 Esp´rance d’utilit´ et crit`re Esp´rance Variance . . . . . . . . . e e e e 2.4.1 D´veloppement limit´ de l’esp´rance d’utilit´ (une seul risque) e e e e et moments centr´s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 2.4.2 Condition approch´e sur les risques: ”petits” risques par e rapport ` la

économiques Natalia ZUGRAVU UVSQ 2012-2013 Chapitre 3: Indicateurs numériques Résumer l’information Plan: A. Indicateurs de position (tendance centrale): • • • • • • • • • mode moyenne médiane quantiles l'étendue, l’écart absolu l'écart-type, variance l'intervalle interquantile le rapport interquantile coefficient de variation… B. Indicateurs de dispersion (variabilité, risque): C. Indicateurs de forme (asymétrie, aplatissement) et de concentration: • • • • Skewness Kurtosis Indice de concentration

avec des gains en argent liquide. Tous les billets n’ont pas été vendus. Le tableau ci-dessous résume les gains effectivement perçus par les joueurs : Gain (en €) 100 200 300 400 500 600 700 800 Effectif 2 1 1 3 2 2 3 5 900 0 1000 1 Partie A : Analyse de la série statistique 1) Combien y a-t-il de gagnants à cette loterie ? (personne n’a gagné plus d’une fois) 2) Quel a été le gain moyen parmi les gagnants ? 3) a) Quelle est la médiane de cette série statistique ? Quels sont les quartiles ? b)