Mean squared error

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 Ergodic Properties 6.1 Ergodic Properties of Dynamical Systems . 6.2 Some Implications of Ergodic Properties . . 6.3 Asymptotically Mean Stationary Processes 6.4 Recurrence . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.5 Asymptotic Mean Expectations . . . . . . . 6.6 Limiting Sample Averages . . . . . . . . . . 6.7 Ergodicity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 Ergodic Theorems 7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . 7.2 The Pointwise

les valeurs examinées, faibles. Nous procédons donc au test de la valeur F. 138 CHAPITRE I : SPONSORING DE LA MARQUE ET COMPORTEMENT DU CONSOMMATEUR Tableau 12 : Analyse de la variance de H1 Sum of Squares Model 1 Regression Residual Total Df Mean Square 315,563 4 72,437 384 388,000 388 F 78,891 418,215 Sig. ,000a ,189 a. Predictors : (Constant), EVEN, MARQ, NOTO, FIDE b. Dependent Variable : ATTIT Nous avons déjà fait allusion aux sommes des carrés et les carrés moyens, procurés

utilisés Si les [pic] désignent les variables observées, [pic] les prévisions ou valeurs estimées par le modèle, posons : [pic], [pic] 1. Root Mean Squared Error (RMSE) C’est l’Erreur quadratique moyen. Il se note [pic] 2. Mean Absolute Error ( MAE) C’est l’erreur absolue moyenne. Il se note [pic] 3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) C’est l’eerreur absolue moyenne en pourcentage. Son expression est le suivant : [pic] 4 Theil inequality coefficient (U) L’expression

Max 10.1703 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 74 (Intercept) -126.6142 26.3003 -4.814 0.000139 *** taille 1.1802 0.1519 7.770 3.7e-07 *** --Signif. codes: 0 ’***’ 0.001 ’**’ 0.01 ’*’ 0.05 ’.’ 0.1 ’ ’ 1 Residual standard error: 6.27 on 18 degrees of freedom Multiple R-Squared: 0.7703, Adjusted R-squared: 0.7576 F-statistic: 60.37 on 1 and 18 DF, p-value: 3.703e-07 > anova(modele) Analysis of Variance Table Response: poids Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) taille 1 2373.35 2373.35

d'entrée, valeur intrante valeur de sortie, valeur extrante - 12 - Abréviations ANN artificial neural networks LDA linear discriminant analysis MLP multi-layer perceptron BPA backpropagation algorithm PSV pattern storing variable MSE mean squared error PRM weight parameters réseaux de neurones artificiels analyse par discriminant linéaire perceptron multicouche algorithme de rétro-propagation variable de stockage de schémas moyenne des carrés d'erreurs paramètres des poids I INTRODUCTION

questionnaire for a 35-year-old female (Sex = 2) head of household (Relationship = 1), you would see a line in the data file, corresponding to the population record defined above: 1 2 12345678901234567890 30 then X = errmsg (1, "June", 30, $); {if error, then display message} reenter; endif; 56 The CSPro Language Variables and Constants Data Items Data items are defined in a data dictionary. You can assign a value to a data item, or get the value of a data item in any procedure. The

® Unbeatable preparation for success in the Graduate Management Admission Test ® Mike Bryon i HOW TO PASS THE GMAT ® ii GMAT® questions are difficult to answer and they are even more difficult to write! If you do find an error then the author should be grateful if you would notify him so that they can be removed at a future reprint. During your program of revision and review, if you hit a problem not covered here or if you would like suggestions of further sources of practice

9 million Inputting these values into the regression, we obtain a predicted value for the beta: Beta = 0.6507 + 0.25 (.40) + 0.09 (1.2857) + 0.54 (.3) - 0.000009 (9) = 1.03 This would yield an estimate of 1.03 for InfoSoft’s beta. The standard error on this estimate is 0.18, resulting in a range of 0.85 to 1.21 for the beta, with 67% probability. 3. Bottom-up Betas When valuing publicly traded firms, we used the unlevered betas of the businesses that the firms operated in to estimate bottom-up

pr´vision, on utilise en g´n´ral les deux statistiques e e e e e suivantes : 1 n0 RM SE = 1 M AE = 0 n (yi − yi )2 ˆ i (2.80) (2.81) |yi − yi | ˆ i 2.4. UNE CALIBRATION SIMPLE DU CAPM 37 On parle de Root Mean Square Error et de Mean Absolute Error. n0 d´signe le nombre e de p´riodes de pr´visions. e e 2.4 Une calibration simple du CAPM Suite ` l’ensemble de ces ´l´ments th´oriques, on propose dans ce qui suit un exemple a ee e simple de calibration du CAPM. Cette

supérieure au seuil de 5% (0,05). La statistique de J-B suit une loi de Khi2 à deux degrés de liberté, donc : Si J-B>Khi2 (2,0.05) (=5.99 selon la table de Khi2), on rejette H0 de normalité au seuil de 0.05. 224 IDE_PIB LIBPOL LIBECO CRECO AGLOM COMM Mean Median PIB_HA B ENB CHANG E TXINV M3_PIB TXINF INFR EDUC TXACT TXCHO TX_URB NB_GRV M IDH 1.574639 4.615385 62.33687 3.383846 18.15581 47.66154 9591.346 21.56923 8.729462 19.46538 65.02077 4.980769 2.842308 5.646923