Analyse de la variance

les acquis des élèves. Elles ont établis un constat : l’école n’arrive pas empêcher le lien entre réussite scolaire et héritage familial ou origine social. Fortement critiqués, ces études ont été suivis par un autre courant de recherche appelé « analyse du processus » qui voulait démontrer que les écoles faisaient des différences en analysant pour cela le processus dans les écoles. Finalement, l’ensemble de ses recherches sur les « effets établissements » ont permis d’établir une synthèse. (Educational

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Les méthodes Les logiciels Plan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 2 3 4 6 7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Analyses Factorielles 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.1 2.1.2 2.1.3 2.2 2.3 Les objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Domaines d'application . . . . . . . . . .

donc fait appel au concept de volatilité inconditionnelle pour définir leur équation. L’écart type historique du rendement de l’action était alors privilégié comme mesure empirique de la volatilité. Mais, par la suite, on s’est rendu compte que la variance n’était pas une variable hiératique mais qu’elle était conditionnelle à l’ensemble d’informations disponibles au moment de son calcul. Mais, malheureusement, il n’existe pas une seule procédure pour calculer et prévoir la volatilité conditionnelle

qualitative, on parle de discrimination, clase e sement ou reconnaissance de forme tandis que si Y est quantitative on parle, par habitude, d’un probl` me de e r´ gression. Dans ce cas encore, certaines m´ thodes sont sp´ cifiques (r´ gression lin´ aire, analyse discrimie e e e e nante) tandis que d’autres s’adaptent sans modification profonde remettant en cause leur principe (r´ seaux e de neurones, arbres. . . ). 2.4 Statistique, informatique et taille des donn´ es e Lorsque des hypoth` ses relatives

reproduction, de traduction et d’adaptation réservés Catalogage avant publication de Bibliothèque et Archives Canada Stafford, Jean L’analyse multivariée avec SPSS Comprend des réf. bibliogr. ISBN 2-7605-1392-0 1. Analyse multivariée – Informatique. 2. Analyse de régression – Informatique. 3. Analyse factorielle – Informatique. 4. SPSS for Windows (Fichier d’ordinateur). I. Bodson, Paul, 1935. II. Stafford, Marie-Christine. III. Titre. QA278.S72 2005 519.5'35'0285 C2005-941522-3 Nous reconnaissons l’aide

Variable illustrative, Ville 8Etape 2 – Construire et étudier le tableau 
 centré réduit Remédier à l’hétérogénéité des variables : unités de mesure ou distributions ⇩ Centrer et réduire les données ⇩ Eliminer les différences de moyenne et de variance entre les variables ⇩ ACP normée 9Mettre en illustratif les individus extrêmes !Objectif 1 
 Faire un bilan des ressemblances entre les individus Etudier le positionnement des individus les uns par rapport aux autres au regard des variables

d’une odeur. La perception d’une odeur varie d’un individu à l’autre mais aussi pour un même individu en fonction de son état physiologique et des conditions de flairage. Ainsi, un jury de nez représentatif de la population est utilisé pour ces analyses. Le jury est composé de 4 à 16 personnes selon la précision désirée. Les membres sont formés à la technique et sélectionnés pour la répétabilité de leurs résultats [14]. II existe deux types d’olfactométrie: l’olfactométrie dynamique, pour laquelle

26 Terminologie Terminologie • Population Population – Ensemble des éléments étudiés. (individus, pays, entreprises, …) • Echantillon Echantillon – Sous-ensemble de la population pour lequel on récolte des observations et qui peut être analysé. 27 2008/2009 Terminologie Terminologie • Variable – Caractéristique mesurable de la population. (chiffre d’affaire d’une entreprise, temps consacré par un individu à l’utilisation d’une base de données, …) • Paramètre – Quantité numérique

graphique montre les 175 points de coordonnées KILOMETRAGE ; DEPENSE La dépendance est très significative. Equation de la droite de régression : DEPENSE = 0,69 * KILOMETRAGE + -14,36 Coefficient de corrélation : +0,85 (KILOMETRAGE explique 72% de la variance de DEPENSE) Ecart-type du coefficient de régression : 0,03 30 observations ne sont pas prises en compte (non-réponse à au moins un des critères). Chaque observation est représentée par un point. Méthode 1 Présentation regrouper

ANALYSE DES DONNÉES Boulahoual.adil@gmail.com 2013-2014      Le nombre d’années d’expérience et le nombre d’erreurs commises ; L’âge du conducteur et le nombre d’accidents d’auto ; Le volume des ventes et les dépenses en publicité ; Le nombre d’heures d’études et les résultats aux examens ; … Pr. BOULAHOUAL Adil 2 ◦ Existe-il une relation ou une dépendance entre les variables statistiques? ◦ Cette relation, si elle existe, est-elle linéaire ou non ? ◦ Si une dépendance linéaire existe