Intervalle de confiance

ressources psychologiques : Que certains facteurs psychologiques soient liés à la performance sportive de haut niveau et que les meilleurs athlètes utilisent des ressources psychologiques (e.g., fixation de buts, imagerie mentale, concentration, confiance en soi) apparaît à présent bien établi tant dans la communauté sportive que dans la communauté scientifique (e.g., Fleurance, 1998 ; Fleurance & Thill, 1998). Selon Smith (1993), les habiletés mentales sont des processus ou techniques permettant

motivation du sujet est affiliée à la manière dont il se perçoit lui-même ainsi qu’à la situation dans laquelle la tâche va être effectuée. La perception qu’il a de la situation d’apprentissage va dépendre du sens, qui est la valeur de la tâche, et de la confiance, c’est-à-dire les chances de réussite du suket, qu’il donne à cette situation. De plus, la manière dont le sujet perçoit sa personne est fonction de l’interaction entre facteurs internes et externes (le contexte, le type de tâche demandée, l’apprentissage

?? ; ???? = ???? ?=? On suppose que les variables ?? et ?? sont liées par le modèle ?? = ? + ??? + ?? , les v.a ?? étant de loi ? ?, ?? pour tout ? et indépendantes0 1) Calculer ? et ? , estimateurs des MCO de ? et ? ; donner un intervalle de confiance de niveau 0,95 pour ? et ? 2) Etudier la validité du modèle 3 BEN AHMED MOHSEN Téléphone :(+216)97619191 Adresse électronique : omega.center.cp@gmail.com https://www.facebook.com/ISG.ISCAE.IHEC.ESC 3) On désire tester l’hypothèse

exemple la moyenne empirique : Xn = 1 (X1 + X2 + · · · + Xn ). n Les th´or`mes classiques de loi des grands nombres ne peuvent s’appliquer. N´anmoins, on a le e e e r´sultat suivant qui nous permet, dans certains cas, de construire des intervalles de confiances e asymptotiques pour µ : Th´or`me 3 Si X = (Xn )n∈Z est stationnaire de moyenne µ et de fonction de covariance γ, alors e e Z quand n −→ +∞, - var(X n ) = IE(X n − µ)2 −→ 0, si γ(n) −→ 0, +∞ +∞ - nvar(X n ) −→ γ(h), si h=−∞ h=−∞

profil de risque global. Une proportion croissante des bilans est des horsbilans bancaires est soumise aux risques de marché. La Value-at-risk est une méthode d’évaluation de ce risque. La VaR permet de répondre à la question : « A un seuil de confiance donné et à un horizon fixé, quelle est la perte maximale ? » La Value-at-Risk donne une estimation statistique de la perte potentielle maximale (downside risk) d’un P dont le rendement suit une loi donnée, pour une probabilité fixée sur une période

’échantillon (m, p); 2. à généraliser les résultats obtenus à la population mère, à l ’intérieur de marges de fluctuations que l ’on calcule précisément (intervalle de confiance) ; 3. à estimer la probabilité pour que la moyenne M ou la proportion P se situent dans un intervalle de confiance que l ’on a choisi a priori ; ex: niveau de confiance de 95% = risque d ’erreur (α) de 5% Sondages et tests statistiques Objectif: Décider objectivement si les résultats obtenus sont révélateurs d’une

3. Qu’est-ce que la qualité d’une enquête ? Il n’existe pas de définition unique de la qualité des données d’enquête. Pour les statisticiens, la qualité est souvent assimilée à la précision des résultats calculée par la technique des intervalles de confiance. Mais, pour les utilisateurs des résultats, d’autres aspects sont importants comme, par exemple, la pertinence par rapport au problème posé, la mise à disposition des données en temps voulu. Dans le manuel d’Eurostat sur l’évaluation de la

descriptive univariée. Représentations graphiques Diverses caractéristiques Statistique descriptive bivariée Échantillonnage. Modèles statistiques Estimateur et propriétés d’un estimateur Méthode du maximum de vraisemblance Estimation par intervalle de confiance Tests d’hypothèse Tests du χ2 Régression linéaire par MCO 109 111 116 121 125 127 131 133 137 139 143 145 154 © Dunod – La photocopie non autorisée est un délit. Ta b l e d e s m a t i è r e s 3 FICHE 1 Le langage des ensembles

’échantillon (m, p); 2. à généraliser les résultats obtenus à la population mère, à l ’intérieur de marges de fluctuations que l ’on calcule précisément (intervalle de confiance) ; 3. à estimer la probabilité pour que la moyenne M ou la proportion P se situent dans un intervalle de confiance que l ’on a choisi a priori ; ex: niveau de confiance de 95% = risque d ’erreur (α) de 5% Sondages et tests statistiques Objectif: Décider objectivement si les résultats obtenus sont révélateurs d’une

non connue à l ’avance. Les méthodes aléatoires # K > > 8. > > / J Les méthodes empiriques # J > " > > > V B* * / / W K Échantillonnage, valeur vraie et intervalle de confiance !" 8 * > ) * V ? U " * " & - # 2 X # X %2 , # %2 Q ? E 1 ,Z Y 3 W : 2 , Estimation de l’ intervalle de confiance !" - − R+√ [α α (+ / ) X# X * " - + α ( + ) / ' * α [α Z 2 ,O ,Z 2\ E UZ 2 \( UZ 2F Inférence et tests statistiques Question: