Analyse de la variance

Fonction de vraisemblance d’un processus gaussien AR(1) . . . . . . . . . . . . . 70 9.2 Fonction de vraisemblance d’un processus gaussien MA(1) . . . . . . . . . . . . 71 3 10 Mod`les de s´ries non stationnaires e e 10.1 Non stationnarit´ en variance . . . . . . . . . . e 10.2 Tendance stochastique ou d´terministe . . . . . e Exemple . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10.2.1 Non stationnarit´ d’une s´rie saisonni`re e e e 10.3 Annexe – code SAS . . . . . . . . . . . . . . . . R´f´rences bibliographiques

identiques. → On voit bien que ces 2 groupes ne sont pas comparables en terme de dispersion. → On « sent » que G2 est plus dispersé que G1. Comment capter cette dispersion ? * Etendue * Ecart interquantile * Ecart Arithmétique * Variance et écart type 1. Etendue Définition : l’étendu est la différence entre la plus grande et la plus petite des valeurs observées. Exemple : G2 est plus dispersé que G1 Intérêt de W : Rapidité Inconvénient : Trompeur

= f (t) dt a 2 Espérance - Variance Définition 3. Soit X une V.A.R. à densité et f une densité de X. +∞ 1. On appelle espérance de X, lorsqu’elle existe, l’intégrale t.f (t)dt −∞ +∞ 2. Si X admet une espérance, on appelle variance de X, lorsqu’elle existe, l’intégrale [t− −∞ E(X)]2 .f (t)dt = E [X − E(X)]2 . 3. Si X admet une variance, on appelle écart-type de X le réel σ(X) = V (X). Remarques : 1. Si X admet une variance, celle-ci est positive (car f l’est)

25//02/2013 a) Taux de rdt sans risque : Un taux de placement sure qui se caractérise par une rentabilité certaine (titre de placement de l’Etat) Schéma La variance est valeur de résumer le risque de marché d’un portefeuille d’un instrument correspondant au montant de perte qui ne doit pas être dépassé par la banque qu’avec une prob donnée sur un horizon temporel donnée. • Le risque opérationnel ( risque d’erreur humaine, risque de catastrophe naturelle

....................49 XI. Compléments et révisions.................................................................................49 2 I. Rappels de probabilités et de statistique inférentielle Exercice 1 Notions d’espérance et de variance Un passager du métro mesure son temps de trajet domicile-travail pendant 10 jours et relève successivement (en minutes) : 32 ; 25 ; 28 ; 36 ; 30 ; 26 ; 37 ; 25 ; 33 ; 28 . Quel est en moyenne la durée du trajet ? Évaluer aussi la variabilité de

personnes occupant actuellement un emploi cherchent des occasions de travail à l’extérieur de l’entreprise. Le salarié qui a une faible propension à rechercher un travail en dehors de l’entreprise peut être qualifié de salarié fidèle. Dans notre analyse du processus de recherche d’un travail, nous identifierons la phase de recherche qui correspond à cette faible propension. La recherche d’un travail est un processus décisionnel c'est-à-dire une suite d’étapes échelonnées dans le temps, commençant

financier Epargne et investissement Monnaie et banque Crise financière et risque financier Dette et crédit Finance islamique Analyse financière Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Aller à : Navigation, rechercher L'analyse financière se rapporte à l'évaluation méthodique de la situation financière d'une entreprise, d'une personne ou d'un projet. Le but de cette analyse est de fournir, à partir d'informations d'origines diverses, une vision synthétique qui fait ressortir la réalité de la situation

Données d'entrée du système IV.1 Connaissance partielle des données IV.2 Données existantes (accessibles à la mesure) V Vérification et validation des modèles V.1 Vérification V.2 Validation VI Interprétation des résultats VI.1 Analyse des systèmes finis VI.2 Analyses des systèmes qui ne se terminent pas VII Notions élémentaires sur les réseaux de Petri VII.1 Généralités VII.2 Graphes d'événements VII.3 Exemples VII.4 Autres classes de réseaux de Petri VIII Le langage de simulation SIMAN-ARENA

Analyse des donnéesAnalyse en composantes principales non Normée (cas de 2 var) Chapitre 1 Introduction • Notre objectif est d’analyser et décrire les données à travers les Individus et/ou les Variables. • L’étude de ces individus consistera à appréhender les ressemblances entre ces derniers. Autrement, citer les individus les plus proches, les plus éloignés et les intermédiaires. D’où la nécessité de calculer les distances entre individus. Un espace sur lequel on peut définir une

Plan Analyse Factorielle Discriminante de Fisher (AFD) Régression linéaire au sens des moindre carrées Analyse Discriminante Linéaire (ADL) Lien entre AFD, ADL et RMC Synthèse sur AFD, ADL, RMC et RL Avantages et Inconvénients de ADL Projection, Discrimination et Classification Régression Logistique Massih-Réza Amini Techniques d’Analyse de Données et Théorie de l’Information Master M2 IAD – Parcours Recherche amini@poleia.lip6.fr http://www-connex.lip6.fr/~amini Exemple d’application: