Analyse de la variance

de model´s e e e Les tests de sp´cification e ´ Equation d’ analyse de la variance Coefficient de d´termination e crit`res de comparaison de model´s e e La pr´vision e Les estimateurs des moindres carr´s g´n´ralis´s e e e e Propri´t´s des estimateurs des MCO en pr´sence d’autocorr´lation ou ee e e d’h´t´roc´dasticit´ ee e e La m´thode des moindres carr´s g´n´ralis´s(MCG) e e e e e Estimation de la variance des erreurs H´t´rosc´dasticit´ des erreurs ee e e Sources de

: R  0,821 ce qui traduit numériquement l'aspect linéaire observé. Analyse de la variance Revenant à la droite de régression de y en x, on montre que les résidus : ui, sont de somme et de moyenne nulles, tandis que les valeurs ajustées de la variable à expliquer : y' i, ont la même moyenne : y , que les valeurs observées : yi. On a en outre la relation :  (yi - y )2 =  (y'i - y )2 +  ui2 ou équation d'analyse de la variance. On dit que la variation totale (autour de la moyenne) est égale à la

Analyses statistiques multivari´es e B´atrice de Tili`re e e 23 novembre 2009 ii Table des mati`res e 1 La Statistique 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 G´n´ralit´s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e e Un peu de vocabulaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Collecte de donn´es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e Deux directions en statistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Statistique univari´e

Caractéristiques de tendance centrale et de position : A- Mode B- Médiane C- Moyenne arithmétique D- Moyenne géométrique E- Moyenne harmonique F- Moyenne quadratique G- Quantiles VCaractéristiques de dispersion : A- Étendue B- Intervalle inter-quartile C- Variance et écart-type D- Coefficient de variation VI- La concentration : A- Valeurs globales B- Médiale C- Courbe de concentration (ou de LORENZ) D- Indice de GINI VII- Les indices : A- Indices élémentaires B- Indices de LASPEYRES et de PAASCHE 1) Indice

II.6 Allocation de capital : .................................................................................... - 65 II.6.1 La contribution en risque :.................................................................... - 65 II.6.2 Concept et analyse RAROC : Risk Adjusted Return On Capital : ... - 67 II.6.3 Capital économique marginal :............................................................. - 68 II.7.2 Limites par contrepartie : ........................................................

programmation de SAS  SAS: Statistical Analysis Software/System  Système SAS: ensemble de modules logiciels pour la gestion et le traitement statistique des données: → saisies, importations, interrogations, manipulations, transformations de données; → analyses statistiques de base, modélisation, graphiques, rapports, …  SAS propose plusieurs langages de programmation: → Le langage de base: extraction, transformation, croisement de plusieurs sources d’information, production et mise en forme de résultats

des deux entités dans une action de sponsoring évènementiel sportif. Cette validation se base sur les Modèles des Equations Structurelles. A cette fin, nous avons suivi les étapes du paradigme de Churchill. Une analyse exploratoire a été menée pour générer les items, suivie d‘une analyse confirmatoire. Ce type d’analyse nous a permis d’identifier deux dimensions de l’image de marque du couple sponsor/évènement. La fiabilité, la validité convergente et la validité discriminante ont été vérifiées

Croyez-vous qu’un problème de multi-colinéarité peut être présent ? Comment peut-on le tester si c’est le cas ? Quel serait le résultat du test ? Multi colinéarité : absence de lien entre plusieurs phénomènes. Pour vérifier s’il y a une corrélation, il analyser les coefficients de corrélation. Donc, nous pouvons constater que le lien entre les coupons et les displays donne un coefficient de -0.1917114. Entre les coupons et les CouDis, le coefficient est de -0.0080064, cela veut dire qu’il y a donc une corrélation

significativement le poids à la naissance, le poids à 30 jours (P30j), le poids à 90 jours (P90j), le GMQ0-30 et le GMQ30-90, sauf ce dernier caractère qui n’est pas affecté par l’âge de la mère. L’héritabilité estimée par la méthode des composantes de la variance est de 0,21 pour le poids à la naissance, 0,08 pour le P30j, 0,10 pour le P90j, 0,04 pour le GMQ0-30 et 0,07 pour le GMQ30-90. Les corrélations génétiques et phénotypiques entre les caractères de croissance sont positives et moyennes à élevées. Pour

PRESENTATION DES DONNEES ET MISE EN ŒUVRE DE L’INDICATEUR COMPOSITE DE MORTALITE MATERNELLE 9 I. Présentation des données 9 II. Mise en œuvre de l’indicateur composite 10 1) ACM préliminaire 10 2) Classification ascendante hiérarchique 12 3) Analyse de l’ICSM suivant les classes 14 4) Détermination du seuil de santé maternelle 15 5) Etat de la mortalité maternelle à l’horizon 2015 15 CONCLUSION 17 BIBLIOGRAPHIE 18 AVANT-PROPOS Le problème de la pauvreté est un d’ordre économique qui touche