Covariance

exprimée par le coefficient de variation qui est le rapport de l’écart-type et de la moyenne. C’est un nombre sans dimension ; il s’exprime sous forme de pourcentage et permet de comparer des observations différentes. 41 11. Covariance Pour calculer la covariance, on peut : - utiliser la définition Cov (X,Y) = E [(X-E (X))(Y-E (Y))] la propriété Cov (X,Y) = E (XY)-E (X) E (Y) - utiliser la relation V (X + Y) = V (X) + V (Y) + 2Cov (X,Y) ou encore V (X-Y) = V (X) + V (Y)-2Cov (X,Y) - si

/ critère Supprimer, cacher, exclure des calculs Animation etc. Ré-expression des données Analyse Composantes Principales Rotation axes Analyse Canonique des Corrélations Analyse Discriminante Régression linéaire, Analyse de - variance, - covariance GLM (MLG) Rég. Logistique Logit Probit Plus de 20 fonctions mathématiques ou statistiques 12 Monique Le Guen CNRS-CES-MATISSE - CLUB SAS Graphiques 15 Mai 2008 Ce qu’apporte SAS/Insight au niveau graphique • Apprenant en Statistique

enregistrées avec la procédure Régression logistique Statistiques : Pour chaque analyse : observations totales, observations sélectionnées, observations Valide. Pour chaque variable qualitative : codage du paramètre. Pour chaque pas : variable(s) variance/covariance sont satisfaites, vous devez obtenir une solution plus rapide à l’aide de la Vous devez envisager d’utiliser la régression linéaire pour profiter de la richesse des informations Vraisemblance, descendante Wald. Certains cas les facteurs d’appariement

forme faible de l’efficience et les tests de prévision des cours 1.1- Définition et implication de la forme faible 1.2- analyse fondamentale et analyse technique 1.3- tests d’efficacité des méthodes systématiques et spéculation 1.4- tests d’auto covariance et d’auto corrélation 1.5- tests des changements de signe (runs) 1.6- tests plus élaborés de marchés aléatoire et quasi marche aléatoire 1.6.1- test de racine unitaire 1.6.2- test de quasi marche aléatoire 1.7- analyse spectrale, la co-intégration

du couple, F est donnée par : F (x; y) = FX (x) FY (y) soit : P ((X x) \ (Y y)) = P (X x) P (Y y) g. Variance, Covariance et Corrélation i. On a les propriétés : V (aX + b) = a2 V (X) (aX + b) = jaj (X) ii. Covariance d'un couple de variables aléatoires On dé nit : Cov (X ; Y ) = E (XY ) E(X) E (Y ) = E [(X E(X)) (Y E (Y ))] ; Cov (X ; Y ) souvent notée xy : On note que la covariance est de signe quelconque et qu'elle représente : "la moyenne du produit moins le produit des moyennes" Cov (X ;

binaires. L’algorithme en Scilab pour le calcul des corrélations se situe à l’annexe 1.G Nous obtenons le coefficient de corrélation par la formule : Coefficient de corrélation = Covariance / produit des Ecarts Types des 2 séries de données La fonction Scilab corr permettant d’obtenir la covariance. Notons ici une source d’erreur possible : Scilab n’utilise pas les variances (écarts types au carré) de la même façon qu’Excel pour le calcul du coefficient de corrélation. En effet

binaires. L’algorithme en Scilab pour le calcul des corrélations se situe à l’annexe 1.G Nous obtenons le coefficient de corrélation par la formule : Coefficient de corrélation = Covariance / produit des Ecarts Types des 2 séries de données La fonction Scilab corr permettant d’obtenir la covariance. Notons ici une source d’erreur possible : Scilab n’utilise pas les variances (écarts types au carré) de la même façon qu’Excel pour le calcul du coefficient de corrélation. En effet

------------------------------------------------- CONCLUSION ------------------------------------------------- ------------------------------------------------- Pour conclure, il existe 3 méthodes de calcul de la VaR : * ------------------------------------------------- Variance Covariance * ------------------------------------------------- Simulation historique * ------------------------------------------------- Simulation Monte-Carlo Il est important de préciser qu’il n'est pas possible d'identifier une méthodologie universellement

les phénomènes qui auraient pu causer la diminution du pouvoir de l'église dans la société. En effet, mes coéquipières et moi allons tenter de dresser un portrait précis de la problématique et nous avons aussi pour but d'établir des relations de covariance afin de prouver notre hypothèse. 1.5 État de la question A. Tommy Chouinard est un journaliste. Il est titulaire d’un baccalauréat en journalisme à l’UQAM. Il a fait ses études en journalisme et a travaillé dans le journal Le Devoir

résultat est important car il déduit l'étude des lois normales de celle de la loi normale centrée, réduite. e) - Théorème 3 Soit X et Y deux variables aléatoires réelles suivant des lois normales. X et Y sont indépendantes si et seulement si la covariance Cov(X , Y) de X et Y est nulle. Remarque La condition Cov(X , Y) = 0 est nécessaire mais non suffisante dans le cas de variables aléatoires quelconques. 2 - Vecteurs gaussiens a) - Définition Soit n IN* et X = (X1 , X2 , ... , Xn) un n-uplet de