Corrélation

Dans ce sens où son taux de risque est plus faible. b) Bêta Dans le modèle de l'évaluation des actifs financiers (MEDAF). Bêta peut être considéré comme un outil de mesure du risque. C’est un coefficient de corrélation entre un titre et un indice. Il mesure la sensibilité de ce titre par rapport à cet indice. En d’autre terme, il compare les mouvements effectués par un actif par rapport au marché de référence. Son équation est donnée comme suit : β=Cov (Rm

Introduction Section I : Notion de Base §-1 : Notion de Rentabilité et de Risque A- Notion de Rentabilité B- Notion de Risque §-2 : Paramètre Statistique A- La Moyenne B- La Variance et La Covariance C- Coefficient de Corrélation et L’Indépendance §-3 : Notion d’Efficience A- Marché Efficient B- Portefeuille Efficient Section II : Optimisation Inspirée de l’Approche Moyenne – Variance §-1 : La Maximisation de la Rentabilité A- Fonction de

0,50 0,30 0,10 0,01 R : Le coefficient de corrélation mesure la force de la relation entre deux variables. R2 ou R-Deux : Mesure la part expliquée de la variable dépendante par la variance de la variable indépendante. Exemple : Variable dépendante : Rendement Variable indépendante : Motivation. Si R2 est égale à 0,76 veut dire que 76% de la variance du rendement est expliquée par la variance de la motivation.     R R R R R R      = 0,70 0,69 0,49 0,29 0,09 0,00 Relation très forte

 Deuxième partie : Les distributions à deux caractères Ajustement, régression et corrélation La 1ère partie traitait une seule dimension (colonne xi et ni). Dans cette partie, on va doubler l’information (xi, yj et ni). Ce tableau porte le nom de tableau de contingence. On va chercher à calculer des moyennes (pour x et y). Chapitre I : Présentation des données Section 1 : Les tableaux de contingence Paragraphe 1 : Construction des tableaux de contingence A) Les différents types de distribution

années précédentes est donné par le tableau suivant : Rang de l’année : xi 0 1 2 3 4 5 Nombre de chaudières fabriquées par milliers : yi 15, 35 15, 81 16, 44 16, 75 17, 19 17, 30 1. À l’aide de la calculatrice, déterminer : (a) le coefficient de corrélation linéaire de la série statistique double de variables x et y ; arrondir à 10−2 ; (b) une équation de la droite de régression de y en x, sous la forme y = ax + b, où a sera arrondi à 10−3 et b sera arrondi à l’unité. 2. En supposant que la tendance

mots, des nombres et des figures géométriques. Tâche : rappeler ces items. 2 modalités de rappel : Immédiat Différé càd après 12s pendant lesquelles dénomination de couleurs (---> tâche d’interférence) Résultats : corrélations (notion statistique : un coefficient de corrélation varie entre -1 et 1) entre la reproduction immédiate et la reproduction différée 0,48 mots -0,07 nombres 0,03 figures géométriques Qu’en déduire ? La mémoire dans le temps évolue. Il y a un phénomène qui se passe

40 30 50 1- représenter graphiquement les données ? 2- calculer et tracer la droite de régression Y=axi+b+ei a = cov (X,Y) / V(X) = ∑xy- n x y / ∑x² -n x² b = y- a x 2- jugement de la qualité d'un modèle économétrique: Le coefficient de corrélation R R= cov (X,Y) / б(x)* б(y) R mesure le degré de dépendance entre X et Y, (-1≤R≤1) R=0.5 relation de dépendance positive et très moyenne. R= -1 une relation de dépendance inverse et forte entre X et Y. R=0 relation faible entre X et Y. R=1 relation

l'item (clarté, précision, univocité de l'énoncé; pertinence ou plausibilité des distracteurs , etc. ). Par ailleurs, il existe des procédés statistiques qui permettent de calculer des indices dits de difficulté ou de discrimination ; d'évaluer la corrélation entre chaque item et l'ensemble du test; de vérifier quel est l'effet dû à l'item sur l' homogénéité de l'instrument. Enfin, des analyses plus complexes peuvent également être envisagées en ayant recours à la théorie de la généralisabilité d'une

colonnes. Pour chaque point représentatif des lignes ou des colonnes du tableau de données, nouvel axe par nouvel axe, on s'intéresse à ses nouvelles coordonnées, au cosinus carré de l'angle avec l'axe (ce qui est équivalent à un coefficient de corrélation), ainsi qu'à sa contribution à l'inertie expliquée par l'axe (c'est-à-dire à sa contribution à la création de l'axe). Deux contraintes particulières sur les données sont à signaler : d'une part, les tableaux ne peuvent comporter de cases vides

nominaux et actuariels. Flux de paiement. Calculs de valeur actuelle nette et du taux de rendement interne sur des flux. Pourcentages. Différence en pourcentage, marge ajoutée, et calculs de marges. Statistiques. Moyenne, écart-type, coefficient de corrélation, estimations de régression linéaire et autres calculs statistiques. La calculatrice dispose d’une mémoire suffisante pour enregistrer un flux initial et 14 groupes de flux, comportant jusqu’à 99 flux par groupe. Dix registres de stockage numérotés