Variable dépendante

5. Réduction de la probabilité de ruine de l'assureur 6. Compléments sur la probabilité de ruine : quelques inégalités Enoncés et corrigés des exercices du chapitre 1 Chapitre 2 : Les fonctions probabilistes de l’assurance vie 1. Les principales variables influant de la mortalité humaine 2. Un modèle probabiliste pour représenter la durée de la vie humaine 3. L'indicateur de survie 4. Le nombre moyen de vivants et la loi de survie 5. Autres fonctions probabilistes de l'assurance vie 6. Les facteurs

.......................... Form. AF 169 ecueillir et analyser les données sont les deux objectifs fondamentaux de la Statistique. Pour parvenir à cela, il faut suivre plusieurs étapes. Tout d’abord, il s’agit de définir l’objet étudié, les variables statistiques mises en cause, le questionnaire à établir, puis de fabriquer un échantillon représentatif selon un plan de sondage. Nous ne nous étendrons pas sur ce dernier thème dont les développements sont hors de propos dans cet article. Nous aborderons

Données bancaires et segmentation de clientèle Exploration interactive Intégrer quelques graphiques, les commenter ; justifier les transformations qui ont été opérées dans le programme SAS sur les variables tant quantitatives que qualitatives avant d’aborder la suite des traitements. Pourquoi certaines variables ont été supprimées, quelles corrections ont été apportées aux données. Analyse en composantes principales Scénario: Données bancaires et segmentation de clientèle Résumé Justifier le choix

…à suivre… I.- Position du problème : Le modèle de régression linéaire multiple est de la forme : ero Y = a1 X 1 + a2 X 2 + L + ak X k + ε , où Y est la variable à expliquer,. ua X1,X2,…,Xk ce sont les variables explicatives. a1,a2,…,ak ce sont les paramètres du modèle. ni ε est l’erreur aléatoire, inconnue et centrée. Les variables Y, X1,X2,…,Xk et ε sont des vecteurs de n composantes. FP  x11     x 21   M  X 1 =  ; LLL;  xi1   M    x   n1   x1k     x2 k  

beaucoup de cas il faut se baser également sur l’intuition plutôt que sur un modèle économique établi. Exemple: wage = f (educ, exper, training). 4. Ensuite il faut spécifier un modèle économétrique. a) f (.) ? b) Quelles sont les variables observées. Que faire avec les variables non-observées (ou non-observables) ? Exemple du crime: crime = β0 + β1 wagem + β2 otheinc + β3 f reqarr + β4 f reqconv + β5 avgsen + β6 age + u où entre autre wagem est le salaire horaire dans une activité légale, f reqconv est

des pièces de fabrication, des véhicules, des appels à la mémoire d’un ordinateur, sollicitations de l’organe central d’un réseau téléinformatique, …). En première approximation on considère souvent que les délais entre les arrivées sont des variables aléatoires indépendantes équidistribuées. Le flux est alors ce qu’on appelle un processus de renouvellement stationnaire. Le cas le plus simple est celui où la loi commune est la loi exponentielle, le flux d’arrivée est alors un processus de

considère un groupe de risques sur une période fixée, et on se place dans le cadre du modèle composé. Le montant total cumulé des sinistres sur cette période s’écrit N : représente le nombre de sinistres survenus pendant la période considérée. C : La variable aléatoire parente « coût de sinistre ». ∑ Si N >0, 0 sinon. Le modèle s’est placé sous les trois hypothèses habituelles : (i) (ii) (iii) Indépendante fréquente/coût Indépendante et équidistribution des coûts de sinistres, Pas de sinistre

s’agit d’une étude fictive s’ d’ Formation SMCS : Pratique de la statistique avec SPSS 10 Données Données: Pour chaque athlète, nous avons les informations suivantes : Donné es: athlè Colonne Col1 Col2 Col3 Col4 Nom SPSS V1 V2 V3 V4 Nom de variable Date Identifiant Sexe Vitamine Label Date de la mesure Identifiant de l’athlète Sexe de l’athlète Vitamine prise par l’athlète 1=Homme 2=Femme 1=Vitamine A 2=Vitamine B 3=Vitamine C Values Col5 Col6 Col7 Col8 Col9 Col10 Col11 V5 V6 V7 V8 V9

leur phase de maturité. Ou si au contraire, la phase de déclin était déjà entamée. Par alcool, nous entendons les produits tels que le vin, la bière, le cidre, la vodka, le whisky et le rhum et les alcools distillés. Si nous avons choisi ces deux variables, c’est parce qu’elles ont beaucoup de points en commun, donc le principal est que ce sont les deux substances psycho actives les plus consommés en France. Nous avons choisi une base de données qui s’étale sur 9 ans , en partant de 2000. Car c’est

de ces trois types d’acheteurs : horaires de fréquentation, volumes d’achats, types de demandes…etc. Expliquer les relations entre des variables Ex : une entreprise qui veut modifier l’un de ses produits : Modification du nom. Modification de packaging. Modification du prix unitaire. Quelles sont les conséquences sur les ventes ? Quelles variables a eu le plus d’importance dans la modification du volume des ventes ? Décider Ex : une entreprise veut lancer un nouveau produit.