Type

variables centrés réduites qui corresponde Puisque c’est symétrique la marge d’erreur est divisé par 2. 95% + 2,5% = 97,5 on cherche sur le tableau 0,975 = 1,96 Ces deux variables centrés réduites vont nous permettre de définir la moyenne et l’écart type de notre échantillon avec une marge d’erreur de 5% au maximum. Quand il sont équidistants on prend toujours par excès

données à traiter doivent se trouver sur la même feuille (ne pas séparer par exemple en créant une feuille pour les filles et une pour les garçons). 3. Enregistrez la feuille en format "texte, séparateur tabulation". Chemin : Fichier Enregistrer sous… Type du fichier : Texte (séparateur: tabulation). [Pour SPSS 8 ou 9, enregistrez votre feuille en format Excel 4]. 5 4. Fermez la feuille (sinon, vous ne pourrez pas l'ouvrir dans SPSS). Attention ! En général Lorsque vous fermez la feuille, un

la totalité de sa mise initiale en cas d’échec (faillite de l’entreprise). 1. Calculer les taux de rentabilité en cas de succès et d’échec 2/29 2. La probabilité de succès est de ½. Calculer l’espérance du taux de rentabilité. 3. Calculer l’écart-type du taux de rentabilité. 4. On considère maintenant un portefeuille constitué de deux investissements de 75 000 euros chacun dans des entreprises innovantes. Les caractéristiques de chacune des entreprises sont identiques et inchangées par rapport au

processus non linéaires ARCH et de sa généralisation naturelle : la classe des processus GARCH. Nous étudierons les différences entre ces processus avec les propriétés des processus linéaires, notamment du type ARMA. Ensuite, nous étudierons le problème de l'estimation et de l'ajustement d'un modèle de type GARCH, où l'estimation par maximum de vraisemblance jouera un rôle prépondérant. 1. Modélisation ARMA sur

passe par la connaissance des caractéristiques du marché du cinéma en France Un ensemble de caractéristiques objectives ont été identifiées afin d’orienter les choix d’un producteur pour gouter au succès. 1.1-Description des variables Nom | Type | Description | Valeurs/unité | Salles | Quantitatif | Nombre de salles | -- | Entrées | Quantitatif | Nombre d'entrées | -- | Budget | Quantitatif | Budget du film | Euro € | Semaines | Quantitatif | Nombre de semaines en salles | -- | Durée

similaire ? A est-il préféré à B ? Les risques : 1. Risque α : Risque de croire vraie une différence qui n'existe pas 2. Risque β : Risque de ne pas voir une différence qui existe en réalité MOYENNE ET ECART-TYPE Moyenne : valeur moyenne d'une réponse (pour les réponses sur une échelle). Ecart-type : mesure la dispersion d'une variable. A noter également : Médiane : valeur telle que 50 % des réponses sont supérieures et 50 % sont inférieures, Mode : réponse le plus souvent donnée (par exemple quand

niveaux donnés par un autre facteur levels Récupère les modalités d’un facteur (ordonné ou pas) sum Somme cumsum Somme cumulée prod Produit cumprod Produit cumulé E.3 Statistiques descriptives summary Résumé des données mean Moyenne var Variance sd Ecart type median Médiane cov Covariance cor Correlation E.4 Graphiques (paquettages graphics et lattice) plot xyplot Graphe générique, y = f(x) boxplot bwplot Boîtes à moustaches coplot xyplot Graphes conditionnels (en fonction d’un attribut discret)

un guide pour l’expression des incertitudes de mesure. Citons aussi la norme NF X07-001 de décembre 1994, qui définit le vocabulaire à employer. • Vocabulaire : G: Mesurande, grandeur à mesurer. g: Mesure de la grandeur G. u(G) : Incertitude type. U(G) : Incertitude élargie. U (G ) : Incertitude relative. g Rq : On confond souvent G et g ! Notez que u et U viennent de l’anglais "uncertainty". • Types de mesure : La mesure g d’une grandeur G peut être : directe : comme la pesée, mesurer

la variable associée à votre question suivi d’une indication sur la partie. Par exemple « point de vente » - Définnissez le type de question Par exemple « fermée (unique) » - Sélectionner une échelle en cliquant sur le bouton échelle, ou taper les modalités des réponses suivies d’un point virgule sphinx50FRversion 2012 3 Remarque : pour les question isolée de type « échelle » : vous devez affecter un barême à chaque modalité Cliquez sur le bouton barême afin de définir un barême pour chacune

valeur 1 de probabilité p et à l’issue « échec » on associe la valeur 0 de probabilité q = 1 − p . On dit alors que la loi de Bernoulli est une « loi de Bernoulli de paramètre p ». Une loi de Bernoulli est donc parfaitement définie par un tableau du type : xi 1 pi p 0 1− p Espérance et variance d’une loi de Bernoulli L’espérance d’une loi de Bernoulli de paramètre p vaut : E=p La variance d’une loi de Bernoulli de paramètre p vaut : V = p (1 − p ) = pq PanaMaths [2-3]