La Loi Khi Deux

les réponse(s) juste(s) A) La variable étudiée est une variable qualitative discrète. B) Quand une variable X suit une loi Normale, le mode, la médiane et l'écart-type sont égaux. C) La moyenne d'années de vie gagnée est égale à 14 années. D) La variance ( Var(X) = s  X 1 / 2 ) est égale à 17,5 années². E) En faisant l' hypothèse que le nombre d' années de vie gagnées suit une loi normale N(m,s) la probabilité de gagner plus de 17,5 années de vie est d' environ 16 %. QCM 2 : Cochez la ou les réponse(s)

Statistique descriptive bidimensionnelle 3.1 Deux variables quantitatives . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1 Les donn´es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 3.1.2 Repr´sentation graphique : le nuage de points . . . . e 3.1.3 La covariance et le coefficient de corr´lation lin´aire e e 3.1.4 Quelques exemples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.5 R´gression lin´aire entre deux variables . . . . . . . e e 3.1.6 G´n´ralisation : cas de plus de deux variables . . . . e e 3.2 Une variable

.... 7 Calcul de l’amortissement d’un emprunt............................... 9 Exemple : Déterminer les échéances d’un prêt .................. 10 Calcul de conversion d’intérêts ............................................ 12 Nombre de jours entre deux dates / Modes de paiement ....... 13 Utilisation des variables TVM ............................................... 14 Opérations de la TI-83 répertoriées dans le catalogue ........ 2 Introduction et utilisation des chaînes ........................

plus tard appelée l’analyse factorielle des psychologues Comme la statistique, l’analyse de données « réfrénant son vol mathématique, doit s’honorer d’être une science expérimentale » A la différence de la statistique, qui étudie généralement une ou deux variables aléatoires en se fondant sur des hypothèses (distribution, probabilités) l’analyse de données construit à partir de la réalité observée, des hypothèses, en étudiant simultanément plusieurs variables. Ce qui la différencie donc principalement

représentatif que des clients qui souhaitent prendre la parole et acceptent de le faire auprès de vous. En réalité, la fiabilité d'un échantillon est soumise à deux conditions : sa taille et la méthode utilisée pour le constituer. Sans entrer dans le détail des formules (liées notamment à la loi Normale, la loi de Poisson et au fameux test du khi-deux pour le calcul de probabilités), la taille elle-même dépend du niveau d'hétérogénéité de la population étudiée, d'une part, du degré d'erreur acceptée, d'autre

existe au moins un γ j ( j = 1,L, k ) ≠ 0 (1%, 5%, ou 10%) SCE / k R2 / k = SCR / n − k − 1 1 − R 2 / n − k − 1 Cette statistique étant le rapport des deux variances. L’hypothèse de normalité des erreurs implique que chacune des deux variances suit une ( ) XVII Annexe n°3 loi de Khi – deux. La statistique F suit donc une loi de Fisher avec ν 1 = k etν 2 = n − k − 1 . R2 / k 1− R2 / n − k −1 (v ) Détermination de la région critique et de la région d’acceptation en fonction de α

nombre de transactions est plus important, montre bien la différence des volumes échangés pour ces deux entreprises lors d’une transaction. Régularisation des données Nous avons régularisé nos données afin de pouvoir comparer les différentes observations entre elles. En effet, les transactions ne s’effectuent pas de manière régulière pour l’ensemble des entreprises. De plus, la période de temps entre deux transactions pour une même entreprise peut être de l’ordre de la seconde (forte activité du titre)

. . . . . . . . . 37 37 37 38 40 40 40 41 41 41 41 42 42 44 45 46 3 Statistique descriptive bivari´ ee 3.1 S´erie statistique bivari´ee . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Deux variables quantitatives . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 Repr´esentation graphique de deux variables 3.2.2 Analyse des variables . . . . . . . . . . . . . 3.2.3 Covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.4 Corr´elation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.5 Droite de r´egression

4.4.2 et 4.4.4 ainsi que pages 227-242 Résumé des distributions x d’échantillonnage de  Si n est grand (plus grand que 30), alors x suit 2 x  x une loi Normale et: 2 x  N ( , ) – Si la valeur de  est connue alors: n 2 – Si la valeur de  est inconnue alors: x  N (  , s ) n  Si n est petit (plus petit que 30), et X suit une loi normale, et: 2 – Si la valeur de  est connue alors: – Si la valeur de  est inconnue alors:  x  N ( , ) n x  t( n  1 ) s n L’estimation par intervalle

son interlocuteur dans ce modèle. Dans le cadre de notre mémoire, nous ne considérerons que des modèles paramétriques. Il est bien sûr crucial pour le statisticien d’estimer les paramètres au vu des données dont il dispose, qu’on a organisé en deux chapitre :  CHPITRE 1 « l’estimation ponctuelle » : on considère les différentes méthodes d’estimation ainsi que leurs propriétés, le biais, la convergence et l’efficacité d’un estimateur. Plus des exemples d’estimation des paramètre de quelques