Analyse de la variance

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ` TABLE DES MATIERES 6 2.2.1 L’´etendue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 La distance interquartile . . . . . . . . . . . 2.2.3 La variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.4 L’´ecart-type . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.5 L’´ecart moyen absolu . . . . . . . . . . . . . 2.2.6 L’´ecart m´edian absolu . . . . . . . . . . . . Moments . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

de l’activité des organismes d’assurance, de réassurance, de capitalisation et de prévoyance sociale. Elle veille également au respect des droits des assurés et bénéficiaires des contrats d’assurance. I. Evolution du marché Faire une analyse de la santé financière et technique du secteur des assurances est un exercice difficile. D’autant que les rapports du département de tutelle, la DAPS en l’occurrence, ne pèchent pas par leur fraîcheur . Depuis des années, l’usage est que les chiffres

Statistique : Définitions : • On appelle statistique la méthode scientifique qui vise à observer, collecter, analyser des données quantitatives. • La statistique descriptive est la partie de la statistique qui sert à décrire un phénomène, c-à-d de mesurer, classer les mesures, présenter ces mesures par quelques indicateurs de manière à donner une idée simple et rapide d’un phénomène étudié. Les statistiques se sont des données chiffrées relatives à un phénomène étudié. 1. Population statistique

l’homogénéité des échelles adoptées et s’assurer de leur structure dimensionnelle et de leur fiabilité, nous avons mobilisé une batterie de tests, que nous avons entamée par une analyse factorielle pour chacune de nos échelles de mesure (Zeller, 1994 ; Zeller et Carmines, 1976 ; Allen, 1974 ; Nunally, 1978) : la méthode ACP (analyse en composantes principales) est utilisée pour l’extraction des facteurs avec une rotation orthogonale (Varimax) (Dillon et Goldstein, 1984). La fiabilité de l’échelle, a consisté

FINLANDAIS Travail de session Adulé pour l’un de ces deux pays et largement critiqué pour l’autre, le système éducatif finlandais est bien loin devant celui de la France. Ces deux pays pourtant riches en similitudes se démarquerons par leurs variances qui, après observation des résultats en terme d'échec et réussite scolaire, est en large faveur pour la Finlande. Le succès du système éducatif en Finlande fut confirmer par le classement du programme PISA en 2009 ou elle fut placé premier pays européen1

. . 5.2.6 La carte EWMA comme outil de contrôle . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3 Résumé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 Analyse de la capabilité ou aptitude d’un procédé 6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2 Le taux de produit conforme . . . . . . . . . . . . . . . 6.3 L’indice de dispersion Cp . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4 L’indice de

Modèles à e¤ets individuels 2.1. Empilement par pays 2.1.1. Exemple 2.2. Empilement par dates 2.2.1. Exemple 3. Modèles à e¤ets …xes 3.1. Estimateur Within ou LSDV 3.2. Application 3.3. Ecriture vectorielle 4. Modèles à e¤ets aléatoires 4.1. Modèle à variance composée 4.2. Estimateurs du modèle à e¤ets aléatoires 4.3. Estimateur des Moindres Carrés Généralisés 4.4. Application 5. Tests de spéci…cation des e¤ets individuels 5.1. Corrélation des e¤ets individuels et des variables explicatives 5.2. Test

FACULTE DES SCIENCES FACULTY OF SCIENCE DEPARTEMENT DE MATHEMATHIQUES DEPARTMENT OF MATHEMATICS ANALYSE STATISTIQUE DES CAS DE PALUDISME ET DE VIH/SIDA ENREGISTRES AU SERVICE DES URGENCES DE L’HÔPITAL CENTRAL DE YAOUNDE Mémoire présenté et soutenu publiquement en vue de l’obtention du Master de Statistique Appliquée Par : BOGNI TSANE Francis Maître ès Mathématiques Option : Analyse Matricule : 98U018 Sous : L’encadrement de : et la supervision de : Dr. Parfait AWONO-AMBENE Chargé

70 70 71 71 75 77 77 77 79 79 79 80 81 81 82 82 83 4 S´ries temporelles e 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.1 Qu’appelle-t-on s´rie temporelle ? . . . . . . . . . . . e 4.1.2 Quels sont les buts de cette analyse ? . . . . . . . . . 4.1.3 En quoi cette d´marche consiste-t-elle ? . . . . . . . . e 4.2 Concepts des s´ries temporelles . . . . . . . . . . . . . . . . e 4.2.1 Processus stochastiques . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.2 Stationnarit´ . . . .

Littérature…………………………………………………………………………………………………………  page  4     Base  de  données  ……………………………………………………………………………………………….  page  5     Analyse  préliminaire  ………………………………………………………………………………………….page  6     Modélisation    …………………………………………………………………………………...……………….  page  9     Analyse  économique    …………………………………………………………………………...………….  page  14     Conclusion  ……………………………………………………………………………………………………...  page  15