Variable quantitative

exercices corrigés Bernard Goldfarb Catherine Pardoux 6e édition © Dunod, Paris, 2011 ISBN 978-2-10-055892-6 Table des matières Avant-propos 1. Distributions statistiques à un caractère I. Définitions 1 A. Population, individu, échantillon B. Variables 2 Représentations graphiques A. Distributions statistiqueset représentations graphiques B. Le diagramme « branche et feuille » Les indicateurs statistiques A. Conditions de Yule B. Les indicateurs de tendance centrale et de position C. Les indicateurs

Les faiseurs de marché cotent de plus en plus les options en termes de leur volatilité implicite. C’est là une façon de réhabiliter le modèle de Black et Scholes qui suppose que la volatilité du sous-jacent est constante alors qu’elle est hautement variable. Cet article, qui se veut très empirique, propose d’abord une simulation en langage Visual Basic de la volatilité stochastique dont le but est de calculer le prix d’une option dont le sous-jacent est une obligation à coupon zéro. Nous comparons le

incertaines. Pour en donner une définition un peu plus claire, une décision est dite « aléatoire » lorsque certaines variables ne sont pas totalement maîtrisées par l’entreprise mais sont connues en probabilité (entendons par là « pouvant être mathématiquement probabilisées »).  Lorsqu’une variable est connue en probabilité, il s’agit d’une variable aléatoire c’est-à-dire une variable dont on sait qu’il y a telle ou telle probabilité pour qu’elle prenne telle valeur. Prenons un exemple très simple

Champion est proche des attentes de ses clients. 7. Impact des variables sociodémographiques Afin d’analyser l’impact des variables sociodémographiques, l’outil utilisé est l’analyse de variance à un facteur. On définit H0 et H1: H0: Absence de différence de moyenne entre les groupes d’individus de la variable quantitative (variable sociodémographique). H1: Existence d’une différence de moyenne entre les groupes d’individus de la variable qualitative (satisfaction générale). Sexe Age Prof Lieu

variabilité des conditions d’expérience : on écrira y = f HxL + ! , où ! est une variable aléatoire. Chapitre 7 : La régression linéaire 107 1. La droite des moindres carrés 1.1. Nuage des individus Le problème est d’étudier l’influence d’une variable quantitative X sur une autre variable quantitative Y . La première est souvent appelée variable explicative (ou encore exogène) et la seconde est appelée variable expliquée (ou encore endogène). Pour résoudre ce problème, on a réalisé une expérimentation

à étudier le processus par lequel l’individu élabore une réponse à un besoin ce processus combine la phase cognitive (prise de décision) et la phase d’action ( l’achat et la consommation proprement dite ); entre deux variable quantitative: stats = moyenne fréquence et la variable qualitative : qualité du consommateur choix de vie passion... Il existe plusieurs facteurs influençant le comportement avec : Les caractéristiques sociodémographiques : ( âge, sexe, revenus ) Les caractéristiques

UV Statistiques Cours n°1 UV Statistique pour l'ingénieur Cours n° 1 Introduction Rappels de probabilités Variables aléatoires A. ROGOZAN – Ph. LERAY 1 UV Statistiques Cours n°1 Statistique pour l'ingénieur • Objectif : Prise en compte de l'aléatoire pour aider à prendre une décision « Comment prévoir en présence du hasard » • Domaine d'application : Médecine, qualité, environnement, assurance, jeux, informatique, ... • Signification ambigüe du terme : La Statistique = ensemble

dZ + cXZ + erreur « modération » = « effet d'interaction ». Une variable modératrice est une variable qui module le sens et/ou la force de l'effet de X sur Y (positive/négative, forte/faible) Les processus modérateurs répondent donc à la question « quand, dans quelles circonstances » l'effet X-Y se produit. Il existe deux types de modérateurs : purs et quasimodérateurs. exemple : Non-identification d’une relation entre deux variables -dans la population totale- en raison de la non-prise en compte

deux événements Chapitre 5 : 5.1 5.2 5.2.1 5.2.2 5.2.3 5.2.4 5.2.5 5.2.6 5.3 5.4 Variables aléatoires Définition d’une variable aléatoire Variables aléatoires finies Représentation d’une loi de probabilité finie Espérance mathématique d’une loi finie Variance et écart-type Loi de probabilité produit Variables aléatoires indépendantes Fonction de répartition Variables infinies dénombrables Variables aléatoires continues Chapitre 6 : Exemples de distributions 6.1 Lois discrètes 6

Master 2 Apprentissage Marketing de la Distribution Parcours Produits / Achats IMMD Etudes approfondies Méthodologies quantitatives KIABI, vers l’implantation d’un nouveau magasin au cœur de Lille Thème choisi : L’assortiment, vers le développement d’une gamme « accessoires » destinée aux adolescents ? Rédaction d’hypothèses a) Rédaction des 3 hypothèses Les 3 hypothèses sont les suivantes :    Hypothèse 1 : Plus la gamme d’accessoires est large, plus l’attractivité du magasin