Corrélation croisée

http://data.mining.free.fr 12 27/01/2009 Préhistoire • • • • • • • • • • • • • 1875 1896 1900 1936 1941 1943 1944 1958 1962 1964 1965 1967 1972 : : : : : : : : : : : : : régression linéaire de Francis Galton formule du coefficient de corrélation de Karl Pearson distribution du χ² de Karl Pearson analyse discriminante de Fisher et Mahalanobis analyse factorielle des correspondances de Guttman réseaux de neurones de Mc Culloch et Pitts régression logistique de Joseph Berkson perceptron de

étendue. L’amorce est une méthode consistant à dériver des estimations robustes des erreurs standard et des intervalles de confiance pour des estimations telles que la moyenne, la médiane, le calcul de la proportion, l’odds ratio, le coefficient de corrélation ou de régression. Le module Modalités exécute des procédures de codage optimal comme l’analyse des correspondances. Le module Echantillons complexes permet aux chercheurs chargés d’effectuer des enquêtes (notamment d’opinion), des études de marché

complexité. Il en résulte que la reproductibilité des conditions, d’une expérience à une autre, ne peut être garantie. Partant de cette constatation, la statistique va permettre d’étendre la notion de relation fonctionnelle répétable, à celle de corrélation où la relation entre x et y est entachée d’une certaine dispersion due à la variabilité des conditions d’expérience : on écrira y = f HxL + ! , où ! est une variable aléatoire. Chapitre 7 : La régression linéaire 107 1. La droite des moindres

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 parfaitement négative. Lorsque les variables X augmentent de 1, la variable Y diminue de 1. Le dernier coefficient

on presse la touche RCL, suivie de 4 ([pic]) • Pour l’écart type de l’échantillon (s), on presse la touche RCL, suivie de 5 pour avoir sx. • Pour l’écart type de la population (σ), on presse la touche RCL, suivie de 6 pour avoir σx. Corrélation et régression linéaire ▪ Se mettre en mode statistique (Mode 1). ▪ Presser ensuite la touche 1 (LINE). ▪ Faire la saisie des données par paires de données (x, y). Par exemple, supposons que nous avons le tableau suivant :

risque du portefeuille est moindre. ------------------------------------------------- Le coefficient de corrélation Le coefficient de corrélation permet de mesurer le degré de dépendance de deux variables, autrement dit, il nous permet de comparer les fluctuations de notre portefeuille et celles du marché. Observations : Le coefficient de corrélation est de 0.623630686, le degré de corrélation est donc plus proche de 1, cela signifie que l’indice et l’action évoluent dans le même sens. De ce fait

allant de 1 à n. ( Coefficient de corrélation : il relie la covariance entre deux titres à la dispersion (écart type) de leurs rentabilités. Pij = écart type x/ (écart type i * écart type j) d) risque de portefeuille ( Un portefeuille composé de deux titres i et j, et x la part de chaque titre dans ce portefeuille : Ecart type ² p = x²i * écart type ² i + x²j * écart type ²j + 2xixj * écart type ij Avec : xi + xj = 1 ( La corrélation entre deux investissements a une influence

financiers en utilisant la théorie des valeurs extrêmes. A travers l’analyse de l’évolution de la structure de dépendance à l’aide d’une part de la mesure de dépendance extrême proposée par la théorie des valeurs extrêmes, et du coefficient de corrélation d’autre part, nous identifions la contagion de l’interdépendance sur 44 marchés boursiers et 41 marchés obligataires. Notre résultat montre que la dépendance extrême concernant les marchés financiers des pays développés est plutôt liée à l’interdépendance

Alpha o : le montant des ventes qui ne dépend pas de la pubtv Alpha 1 : l’influence de la pubtv sur les ventes. Corrélations | | ventes | pubtv | ventes | Corrélation de Pearson | 1 | ,981(**) | | Sig. (bilatérale) | | ,000 | | N | 15 | 15 | pubtv | Corrélation de Pearson | ,981(**) | 1 | | Sig. (bilatérale) | ,000 | | | N | 15 | 15 | ** La corrélation est significative au niveau 0.01 (bilatéral). Récapitulatif du modèle Modèle | R | R-deux | R-deux

−1 Exploitation : Rechercher dans la notice de vos calculatrices, comment effectuer les opérations ci-dessous. 1. Régression linéaire et coefficient de corrélation (méthode statistique) 1 1 en fonction de sur la calculatrice et effectuer une régression linéaire, noter la pente, Tracer OA' OA l’ordonnée à l’origine et le coefficient de corrélation (plus ce coefficient est proche de 1 en valeur absolue, meilleur est le modèle linéaire, ce coefficient est sans unité). ATTENTION aux unités pour la pente