Variable dépendante

corrélation : Il est important de rappeler que la dépendance et la corrélation sont des notions différentes. En effet, on a : X et Y indépendantes⇒ X et Y non corrélées ou ρ (X ,Y ) = 0 Mais la réciproque est fausse sauf dans le cas où les variables sont gaussiennes car la dépendance est alors, entièrement caractérisée par le coefficient de corrélation. Bien qu’il soit facile à calculer le coefficient de corrélation doit être utilisé avec précaution car il n’est pertinent qu’en présence de

vecteur Risque Test Anova Evaluation Mathematica 2 3 test Mathematica Cours 1 h. CD disponible 1 ED Mathematica https://portail.ensam.eu/sites/TRA-CO/AS/AE/SIMMetz Plan du cours 1. Introduction 2. Bases des probabilités 3. Variables aléatoires (discrètes et continues) 4. Vecteurs aléatoires 5. Convergences en loi 6. Estimation 7. Test 8. Analyse de la variance 3 1) Introduction Probabilités Modèle 4 Statistiques Réalité Probabilité Estimation Hypothèses

Décrire les données La description des données est une étape importante de la démarche d’analyse. Beaucoup d’enquêtes se limitent à cette étape, qui donne un premier niveau de lecture des résultats ou l’identification de certaines relations entre des variables de l’étude. Cette étape peut servir de fondement, d’une part, à des analyses plus poussées, dont l’objectif est de simplifier les données (analyses factorielles par exemple), de les classer (typologies), d’autre part, à des méthodes plus sophistiquées

Objectifs Qualitative Enumérer Explorer Comprendre Interpréter Pourquoi ? Comment ? Dans quelles conditions ? Quantitative Décrire, identifier Prédire Hiérarchiser, Pondérer Visualiser, résumer Qui consomme quoi ? Quand ? Combien ? Quelles variables expliquent (le plus, le mieux) ? Comment résumer le mieux possible ? Questions d’étude Hypothèses sous-jacente Interprétation subjective et en profondeur des faits Réalité multiple Interdépendance des faits et de l’observateur Rôle de l’inconscient

être recherchées pour évaluer le besoin en fonds propres, puis on présentera les principales mesures de risque permettant de fixer un niveau optimal de fonds propres. 1.1. Définition Soit Ω l’ensemble fini des états de nature possibles, on appelle variable aléatoire réelle une fonction X qui à un état de la nature ω associe le réel X (ω ) . En assurance, le résultat d’une compagnie sur une période donnée ou la charge agrégée de sinistres (d’une ou plusieurs garanties) peuvent être formalisés de cette

population avec une probabilité connue et différente de zéro d’appartenir à l’échantillon. *Echantillonnage stratifié: il s’agit de répartir la population en classes appelées « strates » sur la base d’une variable de stratification. Dans le cas d’une étude sur des points de vente , cette variable pourra être le fait d’être client ou non. -Echantillons non probabilistes ( Méthodes raisonnées) *Méthode des quotas: c’est la méthode la plus utilisée en France. Elle reprend les principes de qualification

l’hétéroscédasticité. Deux de ces tests, le test de Breusch-Pagen et le test de White sont décrits dans le guide d’économétrie appliqué pour Stata à la section 5.1. L’idée générale de ces tests est de vérifier si le carré des résidus peut être expliqué par les variables du modèle. Si c’est le cas, il y a hétéroscédasticité. Interprétation des résultats des tests d’hétéroscédasticité Les deux tests mentionnés plus haut utilisent un test F. Ce test et son interprétation sont décrits ici de façon générale. L’étudiant

et de comprendre des routines pouvant éclairer un comportement de santé (les habitudes alimentaire). De manière générale l’utilisation de l’entretien est préconisé : -pour étudier des variables complexes, l’entretien permet de laisser au sujet une grande marge de manœuvre notamment pour l’étude de certaines variables comme les valeurs, les croyances -, les représentations sociales. Par ailleurs le sujet peut utiliser ses propres mots et ses propres termes pour s’exprimer.

(Source : Ministère des transports). 4 CHAPITRE 1. PROCESSUS STOCHASTIQUES 1.3 Processus stochastiques Le cadre nécessaire à l’ étude des processus stochastiques est celui d’ espace de probabilité et l’ un introduction de la notion de variable aléatoire. Rappelons simplement quelques dé…nitions de base en renvoyant le lecteur à ses cours des premières années, au livre complet, d’ bon niveau, de Neveu ou au un livre d’ Ouvrard, très riche en exemples. Dé…nition 1.1 Un espace de probabilité

? En d'autres termes, peut-on rejeter l'hypothèse d'une espérance de dépense égale, quelle que soit la catégorie de résidence ? 2. Modélisation du problème. On imagine le modèle suivant : l'observation numéro k dans la catégorie i est une variable aléatoire [pic][pic] définie par : [pic] |i : numéro de la catégorie (i = 1, 2, 3) |m : moyenne générale | |k : numéro de l'observation dans la catégorie i