Distribution variable

copules permettent de déterminer la nature de dépendance des séries qu’elle soit linéaire ou pas , monotone ou pas , elles présentent une grande souplesse dans la mise en œuvre de l’analyse multivariée , elles permettent la prise en compte des distributions multidimensionnelles assez générales et ce indépendamment des lois marginales . Les copules ont été introduites en 1959 dans des études sur les espaces métriques, et ce n’est qu’à partir de l’année 1999 que cette théorie commence à être appliquée

Echantillonnage par quotas. Echantillonnage de convenance (de commodité). Echantillonnage selon le jugement. Echantillonnage boule de neige. 4. Distribution d’échantillonnage. 4.1. Distribution d’échantillonnage de la moyenne. 4.2. Distribution d’échantillonnage de la variance. 4.3. Distribution d’échantillonnage de la fréquence. 4.4. Distribution d’échantillonnage de la différence des moyennes. 5. Synthèse. [ Page 1 sur 20 ] 1. Introduction : L'étude de propriétés caractéristiques

dit qu’une variable aléatoire X suit une loi normale centrée réduite si sa fonction de densité est: Représentation graphique Caractéristiques et propriétés:  Notation N(μ;σ²)  Courbe symétrique autour de μ et a 2 points D’inflexion aux abscisses μ-σ et μ+σ  E(X) = μ  V(X) = σ² La loi normale centrée réduite  Une variable aléatoire X suit la loi normale centrée réduite N (0 ; 1) si sa fonction de densité est la fonction définie sur par:  On dit que la distribution est centrée

titres en bourse), en économie et dans bien d'autres domaines liés à la gestion. • Nous pouvons facilement imaginer des structures comportant des pièces soumises à l'usure. Ces processus nous permettront de déterminer, dans plusieurs cas, la distribution des coûts de remplacement ainsi que les probabilités associées à des événements tels les moments de défaillance du système, etc. Thème 1: Introduction à la probabilité (environ 4 séances) • Cette partie du cours est plus théorique et permet

Décrire les données La description des données est une étape importante de la démarche d’analyse. Beaucoup d’enquêtes se limitent à cette étape, qui donne un premier niveau de lecture des résultats ou l’identification de certaines relations entre des variables de l’étude. Cette étape peut servir de fondement, d’une part, à des analyses plus poussées, dont l’objectif est de simplifier les données (analyses factorielles par exemple), de les classer (typologies), d’autre part, à des méthodes plus sophistiquées

PARTIE 2 CHAPITRE VII LES DISTRIBUTIONS DE PROBABILITES Marie-Pierre GRANDJACQUOT 58 OUTILS STATISTIQUES PARTIE 2 CHAPITRE VII LES DISTRIBUTIONS DE PROBABILITES Lorsqu’un événement peut prendre plusieurs valeurs dues au hasard, il suit une variable aléatoire. Cette variable aléatoire peut être discrète ou continue (cf. chapitre 1). Dans le cadre des distributions de probabilités plus particulièrement, on peut écrire, pour une variable discrète : P( X ≤ 1 ) = P( X = 0 )

probabilité connues………………..….6 3.3.1. Ajustement à une loi binomiale …………..…………….…………………….6 3.3.2. Ajustement à une loi de poisson …………..………………………………...6 3.3.3. Ajustement à une loi normale …………..………………………………….….7 4. Test du χ2 d'égalité des distributions…………………………….………....8 4.1. Principe du test…………………………………………..……………………………………….……..8 4.2. Application et décision…………………………………………..………………………………..10 4.3. Cas particulier de la comparaison de deux fréquences……………………..11 5. Test du χ2 d'indépendance…………………

types de caractères et de variables statistiques 1.3. Rappels de notion mathématique. Chap. 2. Les distributions statistiques à un caractère. 2.1. Présentation générale 2.2. Les distributions à caractère qualitatif 2.3. Les distributions à caractère quantitatif 2.3.1. Les variables statistiques discrets. 2.3.2. Les variables statistiques continues. 2.3.3. L’utilisation des diagrammes semi-logarithmiques. Chap. 3. Les caractéristiques des distributions à un caractère. 3.1. Les

Objectifs Qualitative Enumérer Explorer Comprendre Interpréter Pourquoi ? Comment ? Dans quelles conditions ? Quantitative Décrire, identifier Prédire Hiérarchiser, Pondérer Visualiser, résumer Qui consomme quoi ? Quand ? Combien ? Quelles variables expliquent (le plus, le mieux) ? Comment résumer le mieux possible ? Questions d’étude Hypothèses sous-jacente Interprétation subjective et en profondeur des faits Réalité multiple Interdépendance des faits et de l’observateur Rôle de l’inconscient

5. Réduction de la probabilité de ruine de l'assureur 6. Compléments sur la probabilité de ruine : quelques inégalités Enoncés et corrigés des exercices du chapitre 1 Chapitre 2 : Les fonctions probabilistes de l’assurance vie 1. Les principales variables influant de la mortalité humaine 2. Un modèle probabiliste pour représenter la durée de la vie humaine 3. L'indicateur de survie 4. Le nombre moyen de vivants et la loi de survie 5. Autres fonctions probabilistes de l'assurance vie 6. Les facteurs