Intervalle de confiance

fréquente pour une distribution discrète ou la classe correspondant au pic de l’histogramme pour une variable continue (sa détermination est donc malaisée puisque reposant sur le découpage en classes). I.2- Caractéristiques de dispersion L’étendue ou intervalle de variation est égal à |xmax- xmin | L’intervalle interquartile est égal à |Q 3 - Q1 | où F(Q 1 ) = 0,25 et F(Q 3 ) = 0,75 La variance s2 = 1 n ( x i − x ) 2 et l’écart type s = ∑ n i =1 s2 Les calculs sont simplifiés par l’utilisation de la

l’espace est R, pour le choix de la famille d’observables, on peut se restreindre aux ensembles qui sont des intervalles. Exemples. Soit f (x) = 21 e−|x| , montrer que b P([a, b]) = f (x)dx a d´efinit une mesure de probabilit´e sur les intervalles de R. Finalement, par observables, on pourra se contenter de comprendre dans ce cours : n’importe quel ensemble si l’espace Ω est discret et les intervalles si l’espace est R. Propri´ et´ es des probabilit´ es Une probabilit´e satisfait un certain nombre de

Notions de score . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.4.3 Tableau de classement ou matrice de confusion . Sensibilité et spécificité . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Tests, intervalles de confiance et choix de modèle . . . . . . . . . 4.3.1 Tests sur βj . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.2 Intervalles de confiance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.3 Choix de modèle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

autorisée [CALC] Manuel 3-26 Les outils mathématiques de la fenêtre graphique 1 : value : valeur d'une fonction. 2 : zero : racine sur un intervalle. 3 : minimum : minimum sur un intervalle. 4 : maximum : maximum sur un intervalle. 5 : Intersection :intersection de deux courbes. 6 : dy/dx : nombre dérivé en un point. 7 : ! f(x)dx : intégrale sur un intervalle. Pour changer de fonction on utilise } † Pour déplacer le curseur sur une courbe, on utilise | ~ Pour valider Í. © 1999 Texas Instruments

| |Ordre d’entrée |variable |odd ratio |intervalle | |De la régression | | |de confiance de 95% | | 1 |Ivresse souvent solidaire |3,59 |2,54 – 5,07 | |2

Présentation PowerPointIntroduction au modèle linéaire mixteCe document est mis à disposition selon les termes de la licenceAttribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Partage dans les Mêmes Conditions 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)(l’attribution de la paternité doit se faire en reprenant la totalité des informations figurant sur cette diapositive)Jean-Luc Kopjean-luc.kop@univ-lorraine.frDépartement de Psychologie Campus Lettres et Sciences Humaines, NancyLaboratoire 2LPN – Axe CEMALe modèle

la politique de Hollande :5/46 = 10,87% p4 : proportion des personnes satisfaites par la politique de Hollande : 36/100 = 36% INTERVALLES DE CONFIANCE Nos proportions sont basées sur un échantillon de 100 personnes, et nous souhaitons estimer les proportions dans la population par des intervalles de confiance avec un risque de se tromper sur ces intervalles de 2,5% (pour le 1er) et de 5% (pour le 2e et le 3e). ic97,5%(p1) = [p1 ± zα/2* p11-p1n]=[0,54 ± 2,24* 0,540,46100]=[0,42 ; 0,66]

résultats: pour un risque d’erreur accepté de 5%, pour un échantillon de 130 entreprises réparties aléatoirement avec une fréquence de 52%, l’erreur potentielle maximum est de +/- 8 ,6% (intervalle de confiance) -En conclusion, les résultats présentés dans ce rapport ont 95% de fiabilité à +/- 8,6% d’intervalle de confiance maximal. Caractéristiques de l’échantillon Répartition de l’échantillon/ secteur d’activité Répartition de l’échantillon/ chiffre d’affaire Répartition de l’échantillon/ effectif

composition du portefeuille reste inchangée. Autrement dit, et d’une manière plus simple, la Value at Risk d’un actif financier ou d’un portefeuille d’actifs est la perte maximale attendue, mesurée en unité monétaire sur une période et à un niveau de confiance données, sous les conditions normales du marché. La VaR d’un actif isolé : Selon Esch, Kieffer et Lopez [1997] et Jorion [2000], la VaR de l’actif en considération, pour une durée t et un niveau de probabilité q se définit comme le montant de la

On peut également avoir des données brutes ou des données corrigées des variations saisonnières. La nature des données dépend également de la spécification du modèle : * S’il est spécifié en série temporelle, les variables sont observées à intervalle de temps régulier. * S’il est spécifié en coupe instantanée ( données spatiales), les données sont observées au même instant et conservent les valeurs prises par un groupe d’individus spécifiques. * S’il est spécifié en panel, on prend en