Variable dépendante

journaux, etc., - de colonnes de variables : quantitatives (âge, taille, nombre d'employés, etc.). Pour obtenir une meilleur représentation des données, on prend les premières composantes principales. L'ACP peut être faite sur des données brutes ou sur des données réduites. Le but de cette méthode est de : - décrire et représenter les ressemblances entre les individus par rapport à l'ensemble des variables - décrire et représenter les corrélations linéaires entre variables. On applique usuellement une

1 sur 10 Sommaire I Rappels A) B) C) D) Variables aléatoires Médianes et quantiles Quelques lois Statistiques inférentielles et estimations II Modélisation linéaire A) Corrélation 1) Le coefficient de Pearson 2) Le coefficient de Spearman B) Régression linéaire III Régression logistique IV Modèle multiple A) Modèle linéaire multiple B) Modèle logistique multiple V Bonus sur les tests Ronéo n°1 – Cours n°1 UE11 2 sur 10 I. Rappels A. Variables aléatoires On utilise la modélisation pour

présente un ensemble de modèles aléatoires couramment utilisés. Il est construit pour servir de repère avant de se reporter à des ouvrages spécialisés sur des modèles particuliers. La notion principale introduite est la notion de dépendance entre variables aléatoires, qui confère une structure aux phénomènes aléatoires. Les modèles présentés ici sont intermédiaires entre deux archétypes : le modèle déterministe où toutes les conditions sont contrôlées et les prévisions certaines et le modèle de hasard

convergent si et seulement si converge vers En ) Théorème : Soit un estimateur de alors est convergent. , si est sans biais de et si , Preuve: Utilisons l’inégalité de Tchebychev Rappel ’ é é Tch ych soit Y une variable aléatoire tel que alors Définition: Un estimateur sans biais et convergent, est dit consistant 3. Estimateur asymptotiquement sans biais: Définition: Un estimateur est dit asymptotiquement sans biais si et seulement si: 5 IV.

système d’éducation, le taux de chômage,, le taux de natalité et d’immigration constituent des forces de changement qui ne dépendent pas de la volonté de l’entreprise. En empruntant le langage des économistes, on pourrait qualifier ces forces de variables exogènes. D- Evaluation et analyse des déséquilibres:  L’évaluation des déséquilibres consiste à déterminer les écarts entre besoins de l’entreprise en matière de ressources humaines et la projection de ces effectifs pour une période donnée. L’écart

connu avec certitude. On dit qu’une somme est risquée si cette somme peut prendre différents montants possibles, chacun d’entre eux ayant une probabilité de réalisation définie. En d’autres termes : une somme est risquée si cette somme est une variable aléatoire dont on connaît la distribution de probabilité pouvant être discrète ou continue. Exemples : N°1 : Le chiffre d’affaires prévisionnel pour l’année prochaine d’une société A ayant deux montants possibles : 1000 avec la probabilité ½

-------------------------------------------------------10 II-3. Revue de la littérature ----------------------------------------------------------- 12 II-4 Formulation des hypothèses ---------------------------------------------------- 15 II-5 Définition des variables ---------------------------------------------------------- 16 Chapitre III: Méthodologie --------------------------------------------------------- 19 III-1 Type de recherche ------------------------------------------------------------- 20 III-2

Variables aléatoires VARIABLES ALEATOIRES     Une variable aléatoire, c'est un alea numérique, quelque chose de numérique qui prend ses valeurs aléatoirement.   Quand le nombre de valeurs possibles est fini, on dit que la v.a. est discrète.   Quand le nombre de valeurs possibles est infini, mais que les valeurs sont isolées (par exemple, des nombres entiers), on dit que la v.a. est entière.   Quand le nombre de valeurs possibles est infini et que ses valeurs ne sont pas isolées, (c'est

... 1 Introduction Il est toujours possible d’associer à une variable aléatoire une probabilité et définir ainsi une loi de probabilité. Lorsque le nombre d’épreuves augmente indéfiniment, les fréquences observées pour le phénomène étudié tendent vers les probabilités et les distributions observées vers les distributions de probabilité ou loi de probabilité. Identifier la loi de probabilité suivie par une variable aléatoire donnée est essentiel car cela conditionne le choix des méthodes

2 Les Tris croisés ; l’analyse bi variée Permet de dénombrer les réponses à une question (variable dépendante ou expliquée) à travers les réponses à une autre question (variable indépendante ou explicative). La variable explicative est souvent une caractéristique du répondant (sexe, profession, ...). La variable expliquée une opinion, un comportement, une motivation, ...  Quelle est la meilleure variable explicative ?   Sexe ou CSP (catégorie socio professionnelle)  10. Réalisation de l’enquête