Corrélation

entre les points i de N J ( I ) et j de N I ( J ) 5.2.5. Analyse des points supplémentaires 5.3. Interprétation de l’Analyse en Composantes Principales 5.3.1. Tableau des données de base 5.3.2. Matrice de corrélations des variables 5.3.3. Vecteurs et valeurs propres de la matrice de corrélation 5.3.4. Tableau des facteurs sur I 5.3.5. Tableau des facteurs sur J 5.3.6. Représentations graphiques 6. L’ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES 6.1. Les données – Les objectifs 6.2. La méthode 6.2.1

fidélité par “équivalence” : permet de mesurer le degré de cohérence entre deux méthodes dont la structure est identique mais ne diffère que par le contenu des items. Les différents composantes de la fidélité s'évaluent à l'aide d'un coefficient de corrélation linéaire dont l'intervalle maximum est de 1 selon le standard international. Une valeur de .70 est demandée pour considérer qu'une fidélité est acceptables. Il est nécessaire de rechercher une fidélité élevée, car plus elle est élevée, plus l'erreur

Boisseaux Prix spot 4,60 $ / Boisseau Prix à terme 5,28 $ / Boisseau Ecart type attendu de la variation hebdomadaire du prix spot 1,15 $ / Boisseau Ecart type attendu de la variation hebdomadaire du prix à terme 1,05 $ / Boisseau Coefficient de corrélation attendu entre les deux variations 0,75 Taille du contrat à terme 5 000 Boisseaux a) Proposez une couverture « pure » pour la semaine à venir. b) Quelle est la part de risque que vous espérez éliminer par la couverture ? Question 3 :

revient à dire que SCR/SCT tend vers 0 minimiser la part résiduelle. Si R2 =0,6, 60% de la variation totale de Y est expliqué par le modèle. Le modèle n’a pas de pv explicatif élevé. Exemple : R² = 1 R²=0 R est le coefficient de corrélation, il mesure le degré de dépendance linéaire entre X et Y.

tracer la courbe θ = f(1/a) pour vérifier la relation précédente. Créer une nouvelle variable nommée "1|a" (le symbole / ne peut pas être utilisé comme nom de variable). Tracer θ = f(1/a) puis modéliser par une fonction linéaire. - coefficient de corrélation : r = 0,999 ≥ 0,99 donc le modèle obtenu est bien valide. - unité du coefficient k : θ = k.(1/a) donc [ k ] = [ θ.a ] = rad.m = m - en identifiant avec la relation donnée au départ : θ = λ /a on en déduit que : k = λ = 641nm 5. Calcul de

initiales est liée à l’ensemble des variables artificielles retenus. Nature des données : variables quantitatives 5- Qu’est ce que la matrice de corrélation ? C’est une matrice R dont les éléments sont les corrélations des variables prises 2 à 2 R= (rij=cor (Xi, Xj)) 6- Interprétation de la matrice de corrélation Plus les variables présentent de fortes corrélation plus elles peuvent être regroupés en dimensions homogènes. Sinon elles sont hétérogènes. 7- Quel est le problème qui se pose quand les variables

v.a. ? . . . . . . . . . (exploration graphique) . . . . . . . . . . . . . . . . (exploration graphique 2) . . . . . . . . . . . . . . . (conclusion) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Covariance / coefficient de corrélation linéaire . Indépendance / corrélation . . . . . . . . . . . . . . Variables Aléatoires Continues Définition. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Densité de probabilité . . . . . . . . . . . . Fonction de répartition. . . . . . . . . . . . Exemple: v.a. uniforme

IV) Le coefficient de corrélation Le coefficient de corrélation mesure la dépendance entre deux variables et permet de déterminer le degré d’influence de x sur y si une corrélation existe, on peut alors justifier l’utilisation de la méthode des moindre carrés pour réaliser des prévisions. r= (xi-x) (yi-y)(xi-x)2yi-y2 Pour calculer le coefficient de corrélation on utilise le même tableau que la méthode des moindre carré, si r tend vers 1 la corrélation est forte, c’est à dire que

confirmatoire 4-1) Passer de p variables a k facteurs : L'exemple historique de Speaman, même s'il a depuis fait l'objet de nombreuses critiques et améliorations, permet de bien comprendre le principe et l'utilité de la méthode. En analysant les corrélations entre les notes obtenues par des enfants dans différentes matières, Spearman a voulu faire l'hypothèse que les notes dépendaient finalement d'un seul facteur, l'intelligence, avec une partie résiduelle due à un effet individuel, culturel ou autre

Objectif : évaluer les coûts et la rentabilité des produits (coûts complets, marges sur coûts variables et marges sur coûts spécifiques ; seuil de rentabilité et SR probabilisé). Outils : travaux sur tableur Excel : graphiques ; coefficient de corrélation ; droite d’ajustement ; tables de consultation ; recherche ; valeur cible, gestionnaire de scénarios…Présentation d’un rapport (traitement de textes). Dossier II : P3. Gestion fiscale et P5 : Gestion des immobilisations. Objectif : étudier les