Test de Student

compétences 10 Section 3 : L’expérience de l’ONP en matière de formation électronique 14 Chapitre 2: Discussion des résultats 20 Section 1 : L’élaboration du questionnaire 20 Section 2. Analyses de validité et de fiabilité des construits. 26 Section 3 : Test du modèle théorique et vérification des hypothèses. 29 Section 4: Implication managériale et voix futurs de recherche 38 Conclusion générale 40 Table des matières 42 Références Bibliographiques 44 Bibliographie 44 Webographie 46 Les revues 47 Les

licence universitaire générale, un Bachelor d’école de commerce ou toute autre formation reconnue de niveau Bac+3 (180 crédits ECTS) L’admission ne se base pas seulement sur votre dossier ou sur votre parcours, mais avant tout sur vos résultats au test Score IAE Message (SIM) L’IAE Score Message : Pour rentrer à l’IAE, cela se fait sur dossier mais aussi sur « l’IAE Score Message », c’est une épreuve qui va permettre de pouvoir sélectionner les meilleurs candidats et sensiblement les plus aptes

class. B. It is your responsibility to participate to the class discussions. Sharing your personal experience and debating others’ opinion make the analysis of the business situation more effective and more interesting for you and for the other students. C. You will prepare a written report of three cases that you select among the cases listed in the course outline. Papers should be 4 to 5 pages (typed and double-spaced) The papers are due at the beginning of class on the day the case is due

base de données…6 2. Graphe des séries.…………………………………………………………………...7 3. Test de Racine Unitaire…………………………………………………………..11 Le test de Dickey-Fuller…………………………………………………….12 Le test de Dickey-Fuller Augmenté………………………………………..13 Le test de Durbin-Watson (auto-corrélation)………………………………13 Le h de Durbin (auto-corrélation)………………………………………….14 Le test de Ljung-Box (auto-corrélation)……………………………………14 Le test de Engle-Granger (co-intégration)…………………………………30 4. Estimation du modèle……………………………………………………………33

donc il y a présence d’autocorrélation positive. La pente : le t Test : Y-a-t-il une relation linéaire entre X et Y ? 1 = 0 (Pas de relation linéaire) 1 ≠ 0 (Relation linéaire) Test statistique : d.f. = n – 2 Avec : b1 = Pente de la régression β1 = Pente supposée Sb1 = Erreur de la pente Comme on ne connait pas β, on utilise l’estimateur «b» qui est une variable aléatoire distribuée selon une loi Student On définit un niveau de risque a définit par : Si la valeur

à ce week-end, on montre que 60% des étudiants de notre échantillon n’est pas porteur de Neisseria gonorrhoeae, et que 60% des malades étaient présents au WEP. QCM 3 : Cochez la ou les réponse(s) juste(s) Au risque α = 1 % : A) On effectue ici un test non paramétrique B) On fait un Khi-2 d’ajustement C) On définit la Région Critique pour χ²α > 3,84 D) χ² calculé > χ²α E) On accepte donc H0 au risque β: il existe un lien entre le fait d’être allé au WEP et le fait d’avoir attrapé une MST QCM 4:

marché présente donc obligatoirement un certain caractère d’inefficience, puisque l’écart avec l’efficience est nécessaire pour rendre rentable la recherche d’information. 1.3. De la difficulté d’établir la réfutabilité de l’hypothèse de Fama Pouvoir tester l’efficience au sens de Fama d’un point de vue empirique (relation (2)) nécessite de disposer d’un modèle de détermination du taux de change de long terme pour déterminer (voir encadré) et d’un modèle de détermination de l’évolution future des taux

formulation d’un modèle théorique et vise à apporter des réponses à des questions du type de celles mentionnées ci-dessus, en fournissant des estimations des paramètres des diverses relations apparaissant dans les modèles économiques, en permettant de tester l’adéquation d’une formulation proposée par un modèle théorique avec la réalité. De plus, parce que ces estimations et tests sont effectués en utilisant les méthodes de l’inférence statistique, ils sont accompagnés d’une évaluation des 4 risques

Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 8 ADL Évaluation globale du modèle (1) Évaluation standard d’un modèle de prédiction Apprentissage + Test Matrice de confusion (2) Évaluation « statistique » utilisant l’hypothèse de normalité H H 0 1 : µ : un 1 = L au = µ K moins s' écarte des autres Statistique du test : LAMBDA de WILKS det (W ) Λ= det (V ) Matrice de variance co-variance intra Matrice de variance co-variance totale Voir l’analogie avec

1.4.3 La loi de Poisson P(m) . . . . . . . . . . . . 1.5 Lois continues usuelles . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5.1 La loi normale (Laplace-Gauss) N (µ, σ) . . . 1.5.2 La loi du Khi-deux `a n degr´es de libert´e (χ2n ) 1.5.3 La loi de Student `a n degr´es de libert´e (Tn ) . 1.5.4 La loi de Fischer-Snedecor (F(n1 , n2 )) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .