Variable quantitative

| Méthodologie quantitative | Projet licence 3 semestre 5 | L’ETUDIANT ET LA TRANSMISSION PARENTALE | Anouck Sarrasin | 19/12/2011 | Méthodologie quantitative – licence 3 – semestre 5 | INTRODUCTION Sujet : la transmission du capital culturel et scolaire des parents à l’étudiant Objet : le capital scolaire et culturel des parents Nous nous sommes intéressés à la transmission parentale de l’étudiant à l’université. Plus précisément, aux diplômes des parents et à l’influence

 THEORIE  MONETAIRE .................................................................................. 1   CHAPITRE  3   LA  THEORIE  QUANTITATIVE  DE  LA  MONNAIE ................................................................................ 1   I.   Les  différents  versions  de  la  théorie  quantitative  de  la  monnaie.............................................. 1   1.   2.   3.   4.   1.   2.   3.   Des  hypothèses

Sommaire I. LA REFERENCE QUANTITATIVISTE : Monnaie insignifiante 3 a. Origine de la théorie quantitative de la monnaie 3 b. La théorie quantitative d’Irving Fisher 4 c. L’analyse de l’école de Cambridge 5 II. L’ANALYSE KEYNESIENNE : Monnaie active 6 1. Le motif de transaction 6 2. Le motif de précaution 6 3. Le motif de spéculation 7 III. REACTIONS AUX ANALYSES KEYNESIENNES 9 A. L’ANALYSE DES MONETARISTES 9 B. LES NOUVEAUX CLASSIQUES 12 1) Les hypothèses des nouveaux classiques 12 2) La politique

Probabilités et Statistiques SIM TEQAP Techniques quantitatives appliquées aux sciences de l'ingénieur Jean-Yves DANTAN 2009/2010 Organisation pédagogique 14 h. de CM 18 h. d’ED 8 h. tutorées Jean-Yves DANTAN Jean-Yves DANTAN Auto-formation Mathematica 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ED bases des proba lois discrètes lois continues loi Normale TCL, vecteur Risque Test Anova Evaluation Mathematica 2 3 test Mathematica Cours 1 h. CD disponible 1 ED Mathematica https://portail.ensam

part, grâce à leurs structures graphiques, les RBs offrent un outil naturel pour représenter les dépendances entre les différentes variables d’un système donné. D’autre part, en exploitant les indépendances conditionnelles entre les variables, ils introduisent une certaine modularité dans les systèmes complexes. Nous modélisons les dépendances entre les nœuds (variables aléatoires) en créant des interactions entre deux réseaux : un HMM-horizontal et un HMM-vertical. Le réseau HMMvertical (resp. HMM-horizontal)

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.

marchés, méthode théorique et pratique pour cerner les besoins et les comportements des différents agents d’un marché (donc objectif précis, restreint). La réalisation d’une étude de marché nous servira d’illustration pour situer ces techniques quantitatives dans la séquence des étapes principales d’une telle enquête. Phases principales d’une étude de marché Définition du sondage Le sondage est une technique statistique qui permet de réaliser certaines enquêtes dans des conditions contrôlées

ET L’ANALYSE UNI-VARIÉE DES RÉSULTATS Enseignant : L’objectif d’une étude de type quantitative est de chiffrer un phénomène. Pour cela, l’entreprise doit utiliser des sources disponibles (internes ou externes) et/ou réaliser une enquête par questionnaire. Il est possible de proposer un « schéma classique » du déroulement d’une enquête quantitative composé de cinq étapes : • Définition des conditions de l’enquête • Choix de l’échantillon • Réalisation

M1 EBF  TD de Techniques quantitatives 2008/2009 S.Turolla Note 2 - Modèle de régression linéaire simple Soit le modèle de régression linéaire suivant : y i = β 1 + β 2 x i + εi i = 1, . . . , n 1 Hypothèses sur le modèle de régression linéaire simple H.1 Linéarité : La relation entre la variable expliquée yi et la variable explicative xi est linéaire H.2 Exogénéité de la variable explicative : La variable explicative n'intervient pas dans la prédiction des εi E [εi |xi ,

4 • Variables aléatoires réelles 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 Généralités sur les variables aléatoires Fonction de répartition Densité de probabilité Discontinuités d’une fonction de répartition et lois discrètes Loi de probabilité d’une variable aléatoire Y fonction d’une variable aléatoire X Indépendance de deux variables aléatoires Moments d’une variable aléatoire 49 49 52 54 56 57 58 59 5 • Lois de probabilité discrètes 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 Définition d’une variable discrète