Covariance

de dispersion : étendue, intervalle interquartile, variance, écart-type • Distribution à deux variables - Tableau de contingence, effectifs et fréquences, représentations graphiques - Caractéristiques marginales et conditionnelles - Indépendance, covariance, régression et ajustement linéaire Nombres-indices, séries chronologiques, moyennes mobiles. • Probabilités - Dénombrement, épreuve, événement Probabilité d’un événement Evénements indépendants, formule de Bayes Variables aléatoires discrètes

variable à la formation des deux axes. Presque toutes les variables contribuent le plus à la formation du premier axe, mis à part la variable disponibilité qui contribue le plus au deuxième axe. Puisque les deux axes sont indépendants (Matrice de covariances des composantes), ces coefficients peuvent aussi être interprétés comme coefficients de corrélation des variables avec les composantes et aussi comme coordonnées des variables dans les composantes-Analyse des données- PR M.OUDMANE Sens des axes

nécessitent généralement pas de démonstration. Propriété 1: La moyenne des résidus est nulle: XN ui = 0 ^ i=1 Propriété 2: La covariance entre les résidus et les valeurs de la variable explicative est nulle: XN x i ui = 0 ^ i=1 Propriétés algébriques des MCO Propriété 3: La régression passe par le point moyen de l’ échantillon: y = ^ 0 + ^ 1x 9 Propriété 4: La covariance entre les résidus et les valeurs prédites est nulle: XN XN XN XN y i ui = ^^ ( 0 + 1 xi )^i = ^ 0 ^ u ui + ^ 1 ^ xi ui =

purification statistique. 3. Résultats de la recherche 3.1. Qualités psychométriques des échelles de mesure Pour évaluer le modèle de mesure global, une analyse factorielle confirmatoire (maximum de vraisemblance) a été conduite en utilisant la matrice de covariance sous Amos 18. Le tableau 2 présente les moyennes, les écart-types et les corrélations entre les construits étudiés. Tableau 2 : Moyenne, écart-type et corrélations entre les construits N=379 Moyennes 3,84 Ecartstypes 1,52 (1) (2) (3) (4)

purification statistique. 3. Résultats de la recherche 3.1. Qualités psychométriques des échelles de mesure Pour évaluer le modèle de mesure global, une analyse factorielle confirmatoire (maximum de vraisemblance) a été conduite en utilisant la matrice de covariance sous Amos 18. Le tableau 2 présente les moyennes, les écart-types et les corrélations entre les construits étudiés. Tableau 2 : Moyenne, écart-type et corrélations entre les construits N=379 Moyennes 3,84 Ecartstypes 1,52 (1) (2) (3) (4)

variable aléatoire La quantité E {X − E(X )} {Y − E(Y )} est la covariance de X et Y : Cov (X , Y ) 5 E {X − E (X )} {Y − E (Y )} 5 E(XY ) − E (X ) E (Y ) La variance d’une somme de deux variables aléatoires est donc égale à : Var (X 1 Y ) 5 Var (X ) 1 Var (Y ) 1 2 Cov (X , Y ) Pour un couple de deux variables aléatoires, il existe trois moments différents d’ordre 2 qui sont : Var(X ), Var(Y ) et Cov(X , Y ) Cas particulier : la covariance de deux variables aléatoires indépendantes est égale à 0. En

Wold. R´ gression sur e e e e e e le pass´ infini. Filtres et repr´ sentation spectrale. Interpr´ tation fr´ quentielle. e e e e O Statistiques des s´ ries temporelles stationnaires. Estimateurs statistiques de e la moyenne et de la fonction d’auto covariance. Normalit´ asymptotique des e estimateurs. Intervalles de confiance. Spectrogramme.Tests. O Processus ARMA. D´ finition, existence, unicit´ . R´ gularit´ .Repr´ sentation e e e e e ARMA canonique. Estimation, la m´ thode de Box et Jenkins. Pr´ diction

purification statistique. 3. Résultats de la recherche 3.1. Qualités psychométriques des échelles de mesure Pour évaluer le modèle de mesure global, une analyse factorielle confirmatoire (maximum de vraisemblance) a été conduite en utilisant la matrice de covariance sous Amos 18. Le tableau 2 présente les moyennes, les écart-types et les corrélations entre les construits étudiés. Tableau 2 : Moyenne, écart-type et corrélations entre les construits N=379 Moyennes 3,84 Ecartstypes 1,52 (1) (2) (3) (4)

purification statistique. 3. Résultats de la recherche 3.1. Qualités psychométriques des échelles de mesure Pour évaluer le modèle de mesure global, une analyse factorielle confirmatoire (maximum de vraisemblance) a été conduite en utilisant la matrice de covariance sous Amos 18. Le tableau 2 présente les moyennes, les écart-types et les corrélations entre les construits étudiés. Tableau 2 : Moyenne, écart-type et corrélations entre les construits N=379 Moyennes 3,84 Ecartstypes 1,52 (1) (2) (3) (4)

purification statistique. 3. Résultats de la recherche 3.1. Qualités psychométriques des échelles de mesure Pour évaluer le modèle de mesure global, une analyse factorielle confirmatoire (maximum de vraisemblance) a été conduite en utilisant la matrice de covariance sous Amos 18. Le tableau 2 présente les moyennes, les écart-types et les corrélations entre les construits étudiés. Tableau 2 : Moyenne, écart-type et corrélations entre les construits N=379 Moyennes 3,84 Ecartstypes 1,52 (1) (2) (3) (4)