Corrélation

distribution théorique (une chance sur 2) est celle observée à la suite des lancements successifs. En sciences sociales – notamment en géographie – on utilise le test du Chi2 dans la même logique que celle appliquée au calcul du coefficient de corrélation linéaire pour des variables quantitatives : existe-t-il une liaison entre deux variables, si oui quelle est son intensité ? Avec des données qualitatives (tranche d’âge, mode de déplacement, CSP…) il est nécessaire de reformuler les hypothèses initiales

i − y ) 2 i i i s ˆ ˆ ( yi − y )2 = ∑ ( yi − yi )2 + ∑ ( yi − y )2 ∑  i i i SCT = SCR + SCE ^d ^ ^Z Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 10 Coefficient de détermination Et coefficient de corrélation linéaire multiple ˆ (y SCE ∑ = = SCT ∑ ( y i i i − y) 2 R2   Z Z i − y) 2 z R2 = 1− R2 = 1− SCR SCT ˆ 2 ∑ ( yi − yi ) ∑ (y i i i − y) 2  Z R = R2 K ˆ rY , X = sgn(a ) × R > W Équipe

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. © Copyright SPSS Inc. 1989, 2010 iii 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

9 | 16 | 1,0635 | 9,5 | 16,5 | 1,0656 | 10 | 16,5 | 1,0656 | Nous pouvons observer que les pourcentages de saccharose dans ce gradient ne vont que de 10% à 16.5%. La droite de régression linéaire présente quant à elle un coefficient de corrélation relativement moyen de 0,91. Voici les résultats pour la seconde méthode : volume (mL) | % | densité (g/cm3) | 0,5 | 5,5 | 1,0199 | 1 | 5,5 | 1,0199 | 1,5 | 6 | 1,0219 | 2 | 6,5 | 1,0239 | 2,5 | 8 | 1,0299 | 3 | 9 | 1,034 | 3,5

.................................................................................................23 3.2. La covariance : cov (X,Y) .......................................................................................23 3.3. Le coefficient de corrélation linéaire : R ..................................................................24 3.4. Droite de régression : méthode des moindres carrés .............................................24 3.5. Cas exponentiel et polynomial .......................

statistiques Chapitre IV : Variables aléatoires bidimensionnelles - Variables aléatoires discrètes et continues à deux dimensions - Lois conjointe, marginales et conditionnelles - Variables aléatoires indépendantes - Covariance, coefficient de corrélation linéaire Objectif du cours Faire réaliser qu’en fin de compte la théorie des probabilités n’est tout simplement que le bon sens réduit à du calcul. Les questions les plus importantes de la vie ne sont en réalité, pour l’essentiel, que des problèmes

qui permet de voir les rapprochements et les oppositions entre les caractéristiques des individus. Cette technique est déjà centenaire : elle a été créée en 1904 par le psychologue anglais Charles Spearman (inventeur également du coefficient de corrélation de rang), dans le but de mesurer l’intelligence2. Sa technique porte le nom aujourd’hui d’analyse factorielle des psychologues. D’autres techniques d’analyse factorielle seront développées ensuite : l’analyse en composantes principales3 (souvent

Université d’ Orléans - Master ESA 2 Econométrie pour la Finance Examen Terminal Decembre 2004. C. Hurlin Exercice 1 (12 points) : Programmation SAS et questions diverse Répondez et justi…ez précisément vos réponses. Question 1 : A quel modèle correspond ce programme d’ estimation SAS de la …gure 1. Justi…ez votre réponse. Figure 1: Programme Question 2 : Ecrivez le programme d’ estimation par Pseudo Maximum de Vraisemblance du modèle suivant en utilisant la procédure AUTOREG : p y t = zt

[pic] SOUS LE THEME : LES METHODES STATISTIQUES DE PREVISION I - Les prévisions des ventes : La prévision des ventes est l’établissement par avance, des ventes en quantité et en valeur, compte tenu des contraintes (financement, marché, concurrence, pouvoir d’achat….) que subit l’entreprise et de son action sur ces contraintes. A long et moyen terme, prévoir les ventes permet : - d’élaborer un programme d’investissement ; - d’élaborer

LA PREVISIONS DES VENTES 3ème méthode : la méthode des coefficients saisonniers PRINCIPE DE LA METHODE Pour prévoir les ventes, on peut utiliser des statistiques basées sur des données passées, c’est-à-dire sur les ventes des dernières années. Dans ce cas, il convient de respecter la démarche suivante : 1. Recherche de tendance : réalisation d’un ajustement linéaire. L’objectif de cet ajustement est d’exprimer les ventes (y) en fonction de la période (x) : Y = a x + b : équation de la droite