Quantile

d’inégalité au sein de la poluation. 2°) Indicateurs qui se centrent sur les rapports de quantilles cad qu’on va répartir la population en des sous-ensembles de même nombre de population. Pour chaque quantille, on va faire la moyenne. Par exemple, ce que gagnent en moyenne les 10% les plus riches et ce que gagnent en moyenne les 10% les plus pauvres. Ces indicateurs vont faire des rapports de quantille. Par exemple : Q1/Q10 = le rapport du revenu moyen des 10 personnes les plus riches sur le revenu

agrges, les chelles Module statistiques Le programme doit disposer de nombreux outils pour faire lagrgation des donnes les plus classiquescomme moyenne, somme, variance, cart-type mais aussi dautres qui sont de plus en plus utiliss, comme les quantiles. On pourra galement rajouter des modules plus complexes comme des analyses factorielles des correspondances, des analyses par clusters Module optimisation Il comportera au moins 2 algorithmes de minimisation pour optimiser le taux derreur lors de

loi. De plus npq = 22.36 > 18 alors on approxime X par T avec T ∼ N (np, √ npq) = N (66.25, √ 22.36). Ainsi P (Z > b) = 0.6≈P (T > b) = 0.6⇔ P ( T − 66.25√ 22.36 ≤ b− 66.25√ 22.36 ) = 0.4⇔ Φ ( b− 66.25√ 22.36 ) = 0.4 Comme 0.4 < 0.5 le quantile est négatif ainsi par lecture il vient b− 66.25√ 22.36 = −0.2533⇔ b ≈ 65.05 De plus a est la valeur de entière supérieure de b donc a = 66. 3. Comme n = 100 > 50, il nous faut faire une approximation de loi. De plus npq = 22.36 > 18 alors on

Kramer) Quantité d’informations transmises Comparaisons de groupes indépendants  Comparaison de groupes appareillés   2 de  2 de Mc Nemar contingence 2 de Cochran Niveau de la mesure Ordinal    Médiane Quantiles Ecart-quartile   de    Test de la médiane U de MannWhitney H de KruskalWallis      Test de la médiane de Mood Test des signes Test de Wilcoxon Spearman     de Kendall  de Goodman W de Kendall Analyses

de confiance exacts Si X = (X1 , . . . , Xn ) est un échantillon dans le modèle gaussien {N (µ, σ 2 ) : µ ∈ R}, ¯ on sait que la moyenne empirique Xn est de loi N (µ, σ 2 /n). Ainsi, ¯ ¯ Xn − µ √ Xn − µ √ = n Z= ∼ N (0, 1). σ σ/ n En notant zα le quantile d’ordre α de la loi N (0, 1), i.e. le réel tel que P (Z ≤ zα ) = α, on peut écrire P (−z1−α/2 ≤ Z ≤ z1−α/2 ) = 1 − α si l’on veut (ce sera souvent le cas) répartir la probabilité d’erreur équitablement au dessus et au dessous de l’intervalle. Or

l’association à cette étude descriptive d’une modélisation du revenu permanent des sortants du système éducatif permettant un calcul prospectif. Ceci nous permet d’intégrer la partie financement de l’éducation. Le calcul d’une matrice de transition entre quantiles, nous permet également de donner une estimation originale de la mobilité sociale en termes de revenu. La littérature sur le sujet (Shea, 2000), montre en effet que d’une part le revenu parental est corrélé à l’accumulation de capital humain des enfants

asymptotiques sont affichées. Le niveau de signification est de ,05. Tableau14 : Récapitulatif du test Kolmogorov-Smirnov. - 56 - Chapitre 5 : Rentabilité du portefeuille et Modélisation  Q-Q plot et la droite d’Henry : Le Q-Q plot, quantile-quantile plot, est une technique graphique qui permet de comparer les distributions de deux ensembles de données. Les échantillons ne sont pas forcément de même taille. Il se peut également, et c'est ce qui nous intéresse dans le cas présent, qu'un des

Variable quantitative 1) Variable discrète 2) Variable classée 14 14 16 16 17 IVCaractéristiques de tendance centrale et de position : A- Mode B- Médiane C- Moyenne arithmétique D- Moyenne géométrique E- Moyenne harmonique F- Moyenne quadratique G- Quantiles 19 19 20 21 22 22 22 23 VCaractéristiques de dispersion : A- Étendue B- Intervalle inter-quartile C- Variance et écart-type D- Coefficient de variation 23 23 23 24 24 VILa concentration : A- Valeurs globales B- Médiale C- Courbe de concentration

une collection de v.p., on en déduit la moyenne h qui sert de seuil critique 5. On décide que la composante h est pertinente si h > h Variante : Plutôt que la moyenne, on peut aussi prendre le quantile d’ordre 0.95 pour un test unilatéral à 5% Données « Canines », seuil critique : quantile d’ordre 0.95 des v.p. sous H0 Représentation graphique des v.p. et des seuils pour chaque « h » sous Tanagra → on sélectionnera 2 facteurs pour notre ACMhttp://tutoriels-data-mining.blogspot.fr/Ricco

européenne) ou avant une date donnée (option américaine). Ce type de contrat a donné naissance à des dizaines de produits (actifs) financiers, nous pouvons citer non de manière exhaustive les options binaires, les options lookbak, les options sur quantiles, les options à barrières, les options quanto etc. Le sous-jacent peut être une action une obligation un indice boursiers une matière première etc. Une option est dite : dans la monnaie (in the money ou ITM) lorsque son prix d'exercice est inférieur