Analyse de la variance

vert Intro La démarche de la recherche : où, quand et pourquoi utiliser SPSS ? 30 mars 6 avril Le questionnaire et la transformation de données 13 avril 27 avril Analyse des données : Représentations graphiques 4 mai 11 mai Analyse des données : Les mesures descriptives 18 mai 1 juin Analyse des données : Corrélation et régression linéaire simple 8 juin 15 juin Tous Questions et distribution de l’examen Programme des TD 18h-20h 21 mars 12h-14h 22 mars

S.ZKI M Les études de marché: Les grands repères « Le client est le vrai patron de l’entreprise »  Agenda A quoi ça sert? Comment recueille -t- on l ’information ? Auprès de qui recueille- t- on l ’information? Comment analyse - t-on l ’information? Quelle statistique doit -t-on- maîtrisée? Quel logiciels doit-on maîtriser?  Les études en marketing Les principaux objectifs S.zkim       la maîtrise de la méthodologie des enquêtes la détermination d ’un échantillon représentatif

5 3. Normalité des distributions parentes - Droite de Henry 7 3.1. Tests de normalité 7 3.2. Droite de Henry relative aux 4 échantillons 8 3.3. Normalité des protocoles dérivés des différences individuelles 9 4. Tests d'homogénéité des variances 10 4.1. Tests d'homogénéité sur les données structurées "par groupe" 10 4.2. Test d'homogénéité sur les données structurées "par variable" 10 5. Présenter les résultats obtenus à l'aide de Statistica 11 5.1. Présenter les résultats dans

La théorie du portefeuille : une introduction Philippe Bernard Ingénierie Economique & Financière Université Paris-Dauphine Avril 2006 1 Risque et analyse économique La possibilité d’épargner pour un ménage, une entreprise, de réaliser des placements sur les marchés financiers conduit à soulever deux questions : quel est le montant d’épargne souhaité ? quelle est sa structure ? Bien que les réponses à ces deux questions ne soient pas nécessairement indépendantes l’une de l’autre, il est

dépouillement aboutit à la construction de tableaux de données, tableaux de nombres classant les individus selon les caractères observés et pouvant être ensuite représentés par graphiques. 3. L'utilisation des données comprend ✓ leur analyse : il faut essayer de dégager les caractéristiques essentielles, les lois simples qui paraissent lier les données entre elles ; ✓ l'interprétation des résultats. C'est le but même, de toute étude statistique. Si aucune conclusion n'est tirée

finance d'entreprise 4.1 Principales opérations financières 4.1.1 Principaux titres financiers 4.1.2 Augmentation de capital et émission de dette 4.1.3 Echanges de titres financiers 4.1.4 Fusions et acquisitions 4.1.5 Ingénierie financière 4.2 Analyse financière 4.2.1 Information financière 4.2.1.1 Information comptable 4.2.1.2 Informations privées et publiques 4.2.2 Diagnostic financier 4.2.3 Valorisation d'actifs 4.2.3.1 Méthode intrinsèque 4.2.3.2 Méthode des comparables 5 Voir aussi

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Analyse de la sensibilit´ de la Value at Risk et allocation e 2.1 La Value at Risk d’un portefeuille . . . . . . . . . . . . . . 2.2 La coh´rence et l’homog´n´it´ de la VaR d’un portefeuille . e e e e 2.2.1 Mesure du risque . . . . . . . . . . . . . . .

méthodes de reconstruction de population 16 2.1 Méthodes de formulation du problème pour la résolution quadratique 17 2.2 L’algorithme quadratique utilisé par l’application 18 2.3 Algorithmes de type génétique 19 IV. L’étude 23 1. Analyse des données 23 1.1 Présentation des données 23 1.2 Formatage des données et création des agrégations 25 1.3 Etude des corrélations entre paramètres 27 1.4 Résultats 28 2. Conception de l’application 29 2.1 Structure globale

PY-MATH@educagri.fr EXERCICES CORRIGES EXERCICE 1 Le physicien SWEDEBORG a analysé un lot complet de 518 prélèvements d'eau. Il a compté le nombre de particules d'or en suspension dans chacun des prélèvement de volume constant 100 ml et a obtenu le tableau suivant : Nombre de partic.: xi 0 1 2 3 4 5 6 7 Nombre de prélèv. : ni 112 168 130 69 32 5 1 1 1°) Pour un prélèvement choisi au hasard parmi les 518 prélèvements analysés, on désigne par X la variable aléatoire qui prend pour valeur le nombre

Apolline ABAUZIT Ella de GAULEJAC PROJET STATISTIQUES n°27 DE L’EFFORT ET DU POIDS I) Analyse préliminaire A) Analyse des données brutes et présentation de l’objectif de l’étude À un instant t, on mesure pour 20 individus les valeurs de trois variables physiques (poids en livres, tour de taille en pouces et pouls en pulsations/min) et de trois variables physiques (tractions, flexions et sauts). individu poids tour.de.taille pouls tractions flexions sauts 1 191 36 50 5 162 60 2 189 37 52 2 110