Corrélation

(Copyright © SPSS Inc., 1989-2004). Les résultats sont présentés en moyenne (± écart type). Pour ce faire, nous avons eu recours au calcul de la moyenne, de l’écart type et enfin à l’étude de la corrélation simple. La reproductibilité du test isocinétique est testée au moyen d’une matrice de corrélation intra classes avec utilisation d’ANOVA pour tester l’égalité des variances. La sensibilité du test isocinétique est vérifiée à travers une comparaison des moyennes des différents groupes par le test

plan muni d’un repère orthogonal d’unités graphiques : 2 cm pour une année sur l’axe des abscisses et 1 cm pour 20 adhérents sur l’axe des ordonnées, représenter le nuage de points associé à la série  xi , yi  2. Calculer le coefficient de corrélation linéaire de cette série statistique. Interpréter le résultat 3. Déterminer une équation de la droite d’ajustement de y en x obtenue par la méthode des moindres carrés et la tracer sur le graphique précédent (les coefficients seront arrondis à

1 Le test des rangs signés de Wilcoxon 44 14.3.2 Calcul du protocole des rangs signés 44 14.4. Test Q de Cochran 45 14.5. Test de Friedman 45 15. Exercice à rendre par mail 46 16. Corrélation linéaire 48 16.1. Coefficient de corrélation 48 16.2. Alpha de Cronbach 49 16.3. Corrélation des rangs 50 17. Régression linéaire à deux ou plusieurs variables 51 17.1. Régression linéaire à deux variables 51 17.1.1 Equation de la droite de régression 51 17.1.2 Nuage de points

  Choix et optimisation de portefeuille Combinaison d’un actif risqué et d’un actif sans risque    Combinaison de deux actifs risqués    la droite de couple risque-rentabilité le portefeuille efficient le degré de corrélation des rentabilités des deux actifs la frontière efficiente Stratégie de portefeuille   la combinaison optimale d’actifs risqués les proportions actif risqué / actif sans risque 1 Choix et optimisation de portefeuille  Choix de

tendance à l’aide d’un ajustement linéaire Les méthodes basées sur l’ajustement linéaire nécessitent : Une représentation graphique de la série afin d’observer la tendance Une confirmation de l’évolution linéaire par le calcul du coefficient de corrélation linéaire 11. La tendance L’analyse graphique permet d’observer une tendance. Prenons l’exemple suivant : L’entreprise DAVID se pose la question suivante : Les insertions publicitaires dans la presse ont-elles un impact sur les ventes du produit

RCL 4 et RCL 7 La variance : Pour (X) : RCL 6 4 x² Pour (Y) : RCL L’écart type : Remarque que : V= ² donc on appuis de plus sur : La covariance : voir le tableau « avec la calculette » Le coefficient de corrélation : . avec la calculatrice après avoir remplie le tableau Fonction Nombre de couples Total des x Total des y La moyenne des x La moyenne des y La variance V(x) La variance V(y) Formule n RCL Avec la calculette 0 i1 n i1  xi  yi

deux variables: Récapitulatif des modèles Modèle R R-deux R-deux ajusté Erreur standard de l'estimation 1 ,946a ,895 ,889 627,622 a. Valeurs prédites : (constantes), Taux de bauxite utilisé dans la composition des engrais R : la corrélation est positive, c'est-à-dire que toute augmentation au niveau du taux de bauxite utilisé dans la composition des engrais correspond à une augmentation de la production de maïs, les deux variables varient dans le même sens et avec une intensité similaire

donation des élèves anciens. * Le rapport des étudiants/professeurs varie d’une manière linéaire et négative par rapport au taux de donation des élèves anciens. Corrélations | | Taux de donation des anciens élèves | Taux de diplômés | % des classes inférieures à 20 | Rapport étudiants/professeurs | Corrélation de Pearson | Taux de donation des anciens élèves | 1,000 | ,756 | ,646 | -,742 | | Taux de diplômes | ,756 | 1,000 | ,583 | -,605 | | % des classes inférieures à

travail ; mais avant d'y arriver, il est important et essentiel de présenter au préalable l’importance de ce choix et sa relation avec notre spécialité. Ainsi nous avons choisie une méthode de comparaison qui consiste à calculer le coefficient de corrélation entre deux indicateurs à savoir ceux de la performance et de la distribution directe, nous effectuons au cours de cette étude quelques interviews avec le personnel de la sous direction des ventes directes, nous élaborons vers la fin une analyse

théorie des copules. Dépendance et corrélation : Il est important de rappeler que la dépendance et la corrélation sont des notions différentes. En effet, on a : X et Y indépendantes⇒ X et Y non corrélées ou ρ (X ,Y ) = 0 Mais la réciproque est fausse sauf dans le cas où les variables sont gaussiennes car la dépendance est alors, entièrement caractérisée par le coefficient de corrélation. Bien qu’il soit facile à calculer le coefficient de corrélation doit être utilisé avec précaution car