Corrélation

est-elle correcte ? Pourquoi ? b) Imaginez une solution en manipulant les données, et représentez l’histogramme de la distribution suivant : c) Effectuez la même représentation avec une échelle logarithmique. Application 9 Corrélation Une enquête effectuée auprès de 10 représentants de différentes entreprises a permis d’enregistrer les données suivantes : On suppose que la rémunération est une fonction simple du chiffre d’affaires réalisé. a) Sélectionnez la feuille

quantités 3) Indice de Paasche des prix 4) Indice de Paasche des quantités 4 Résumé de Théorie et Guide des travaux pratiques VIII- Régression et corrélation : A- Ajustement d’un nuage de points à une fonction à une fonction mathématique B- Mesure de l’intensité de la relation linéaire entre deux variables 1) Covariance 2) Coefficient de corrélation linéaire 3) Droites de régression IXSéries chronologiques : A- Décomposition des chroniques B- La détermination du trend C- Analyse de la composante

? ?? = ? + ??? + ?? ?? Et ?? ; ? = ?, ?, … , ? suivant respectivement les lois ? ?, ??? et ? ?, ??? . On désigne par ???? , ????. ???? la quantité ? ?? − ? ? ?=? ? , ????. ?? − ? ? ?=? Et par ? le coefficient de corrélation linéaire entre ?? et ?? . 1) ? , ? , ? ?? ? étant les estimateurs MCO de ? , ? , ? ?? ? Montrer que ?? = ?? et ? − ? ? − ? = ???? 2) ??? et ??? désignent les coefficients de détermination de ? et ? ; établir une relation entre ??? et ??? 3)

oppose les situations extrêmes, et qu’on néglige la variance, souvent significative, qui subsiste au sein des groupes ainsi opposés. D’autres méthodes, de même niveau de rusticité, conduisent à une vision durcie des écarts, tel le coefficient de corrélation, élevé, entre performance scolaire et origine sociale. Mais une analyse statistique plus élaborée estimant la part de variance des scores expliquée par l’origine sociale montre que c’est entre 10% et 20% de la variance des performances qui est expliquée

la méthode des moindres carrés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C) Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1) Calcul du coefficient de corrélation affine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2) Calcul de la droite de régression de y en x . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 50 51 51 52 53 55 56 56 57 58 58 60 LOIS DE PROBABILITÉS DISCRÈTES

barplot(control$tmtB, main="Performance au TMT_B", xlab="participants", ylab="Temps de réaction (en secondes)", col="darkgreen") Liens entre deux phénomènes Liens entre deux phénomènes Exemple À Washington, les cigognes apportent les bébés ! Corrélation forte entre avoir un nid de cigogne sur le toit et avoir des enfants Nid de cigogne Avoir une cheminée Avoir une maison Avoir revenus suffisants Les couples aisés plus à même d’avoir des enfants Avoir des enfants Liens entre deux phénomènes Exemple

procédure proc corr nous permet d’obtenir les coefficients de corrélation linéaire ------------------------------------------------- proc corr DATA = Sid2.employe; ------------------------------------------------- var Year_of_Birth Service_Years Reported_Salary_in_2011__Locatio; ------------------------------------------------- run; Le résultat avec SAS : Le résultat avec SPSS : Nous pouvons dire que le coefficient de corrélation linéare entre les variables Reported_Salary_in_2011__Locatio

 Cours: Statistiques et Probabilités La moyenne empirique et la corrélation linéaire–L’importance de la démocratie aux pays africains et des droits des femmes 2006-2008 Professeur coordinateur: Conf. univ. dr. Camelia Florela Voinea Faculté de Sciences Politiques – Université de Bucarest Nom et prénom: Focaru Denisa Elena Année: IIe, française Date: juin 2014 Table de matières Table de matières 2 INTRODUCTION 3 CHAPITRE I 6 La description théorique de la méthode utilisée

PROJET: INFORMATIQUE DE LA FINANCE (UV 111) Résultats L’objectif du projet est de mesurer la vitesse à laquelle les marchés convergent vers l’efficience faible. Pour cela, nous créons un programme qui va effectuer des tests sur la corrélation qui peut exister entre les rendements successifs d’une action sur des intervalles réguliers et croissants (15 minutes, 30 minutes, 60 minutes). Pour répondre à cet objectif, nous allons procéder en quatre étapes : • Première étape :

variables à partir d’autres variables d’ Formation SMCS : Pratique de la statistique avec SPSS 14 Outils descriptifs Résumé numérique pour estimer des paramètres d’une distribution : moyenne, variance, médiane, quantiles, skewness, kurtosis, corrélation… Outils inférentiels Les outils inférentiels permettent de répondre aux questions que nous nous posons sur une population à partir d’un échantillon extrait de celle-ci La résistance des athlètes est-elle affectée par le type de vitamines prises