Dispersion statistique

CHAPITRE 5 Statistique Entraînement (page 138) EXERCICES DE TÊTE 9 + 10 + 11 = 10. 15 Moyenne : 3 (10 – 9)2 + (10 – 10)2 + (11 + 10)2 2 Variance : = . 3 3 2 Écart-type : . 3 2 9 + 10 + 10 + 11 = 10. 16 Moyenne : 4 12 + 02 + 02 + 12 1 1 12 Variance : = . Écart-type : = . 4 2 2 2 9 + 9 + 10 + 11 + 11 = 10. 17 Moyenne : 5 2 2 2 2 2 1 +1 +0 +1 +1 4 Variance : = . 5 5 4 2 = . Écart-type : 5 15 2 2 18 La variance est une somme

développés dans la littérature financière sont le concept de variabilité des rendements (Markowitz en 1952) et le concept de risque de ruine (Roy 1952). La théorie moderne de portefeuille introduite par H Markowitz en 1952, utilise un indicateur de dispersion (la variance) des rendements autour du rendement moyen ou rendement espéré pour mesurer le risque associé à un titre ou à un portefeuille P. Le principe du risque de ruine consiste à minimiser la probabilité que le rendement final d’un portefeuille

L'ECONOMETRIE Février 2010 I L'ECONOMETRIE L'économétrie est souvent décrite comme la partie de l'économie qui s'occupe de la mesure, du quantitatif. Elle applique les méthodes statistiques aux données empiriques issues de l'économie. Héritière à la fois des mathématiques, de l'économie et des statistiques, elle se fonde sur des modèles économiques qu'elle vient confronter à un ensemble de données observées (données de panel, série temporelle, etc.). L'économétrie vise à estimer les paramètres

de cette étude 3 2. La méthode utilisée 3 II. Description des données 4 1. Les individus étudiés 4 2. Les variables observées 4 3. Les variables ou individus illustratifs 4 4. Le poids associé à chacune des variables 5 III. Analyse statistique élémentaire 7 1. La variable la plus discriminante 7 2. Etude de la corrélation entre les variables d’origine 7 3. Analyse des axes factoriels 9 4. Interprétation des axes factoriels retenus 10 5. Représentation du cercle des corrélations

analyse descriptive. Nous réalisons une analyse descriptive des données quantitatives portant sur la composition en phénols de différentes variétés de cerises. Les résultats sont présentés dans le tableau cidessous. Statistiques descriptives (Données quantitatives) : Statistique Nb. d'observations Nb. de valeurs manquantes Somme des poids Minimum Maximum Amplitude 1er Quartile Médiane 3ème Quartile Moyenne Variance (n) Ecart-type (n) Ecart-type (n-1) Coefficient de variation NCHL 12 0 12 5,470

Supérieure de la Statistique et de l'Analyse de l'Information Pro jet de Fin d'Etude Estimation Non-paramétrique par Noyaux Associés et Données de Panel en Marketing I men B en Khalifa Présenté par : Sous la direction de : Célestin C. Kokonendji, HDR Université de Pau et des Pays de l'Adour Laboratoire de Mathématiques Appliquées - UMR 5142 CNRS E-mail : celestin.kokonendji@univ-pau.fr Dhafer Malouche, MA Ecole Spérieure de la Statistique et de l'Ananlyse de

voulais assurer le cours d'économétrie en Licence L3-IDS (http://dis. univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude. D'une part une grande joie car c'est à travers l'économétrie que je suis venu au traitement statistique des données. Lorsque j'ai vu un nuage de point avec une forme plus ou moins armée, et que j'ai compris qu'on pouvait en déduire une liaison fonctionnelle représentée par une courbe passant au milieu de ces points, je me suis dit qu'il y avait là

comme une branche de la statistique mathématique (ou inférentielle) dans laquelle 1. les modèles statistiques utilisés sont constitués à partir d’une adaptation d’un modèle économique théorique ou peuvent avoir une interprétation qui relève du raisonnement économique 2. les données utilisées pour l’inférence statistique proviennent de l’observation du fonctionnement de l’économie On peut résumer la définition proposée de l’économétrie en assimilant cette dernière à la statistique appliquée à des situations

l’ordinateur un outil permettant d’appréhender le contenu de tableaux de taille importante à l’aide de représentations accessibles par l’utilisateur », Edwin Diday. L’analyse des données c’est aujourd’hui l’expression consacrée pour désigner les analyses statistiques descriptives multidimensionnelles L’analyse des données rassemble un groupe de techniques aux fondements mathématiques qui permet d’appréhender la structure de l’information contenue dans un espace à plusieurs dimensions. L’information, c’est la

Avant-propos Introduction 1 2 2.1 2.2 3 La variabilité et l’incertain La mesure d’une grandeur Unités et équations aux dimensions Erreurs de mesure La décision dans l’incertain Chapitre 1 : 1.1 1.2 1.3 Statistique(s) et Probabilité(s) Statistique Population et échantillon Statistique et probabilité Chapitre 2 : 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.6.1 2.6.2 Rappels mathématiques Ensembles, éléments Opérations sur les ensembles Ensembles finis, dénombrables, non dénombrables Ensembles produits