Variables indépendantes et identiquement distribuées

l’aide des modèles de comptage (Poisson et binomiale négative), l’importance relative des facteurs qui expliquent le nombre d’accidents durant une période et de construire des tables bonus-malus optimales. Nous arrivons à la conclusion que d’autres variables que la puissance et l'usage des véhicules (qui sont utilisées comme seuls critères de tarification dans la régime actuel) sont significatives pour expliquer le nombre d’accidents (région de résidence de l’assuré, les garanties auxquelles il souscrit

weather ’, 1968), en théorie du signal (’Noise in FM receivers’, 1963), en biologie (’the autocorrelation curves of schizophrenic brain waves and the power spectrum ’, 1960), en économie (’time-series analysis of imports, exports and other economic variables’, 1971)...etc. 1.1 Approches temps/fréquences : un peu d’histoire De façon générale, quand on parle de séries stationnaires, on a en tête une représentation de la forme Xt , où t 2 Z, représentant les observations (potentielles) du processus

pauvres qu'elle traitait mal. En effet, 600 000 d'entre eux, en 2008, bénéficiaient du RMI, mais non de la PPE, qui suppose un revenu d'activité de 0,3 SMIC au 4 La crise de 2008-2009 a fait toutefois grandir l'effectif des travailleurs pauvres indépendants, principalement des agriculteurs. 5 Les deux allocations communiquaient dans la pratique. L'API étant limitée dans le temps, un titulaire sur deux s'inscrivait au RMI une fois ses droits épuisés; voir A. Pla, "Sortie des minima sociaux et accès

de cointégration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Modèles à correction d’erreur (E CM ) . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Tests de cointégration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Généralisation à k variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Di¤érences entre les approches de Engle/Granger et de Johansen 1.3 La modélisation V AR (p) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 La représentation V AR (p) . . . . . . . . . .

identifiability Notations P(Ω) : ensemble des parties de l’ensemble Ω. R = R ∪ {−∞, +∞} . V : ensemble des variables aléatoires. RR : ensemble des signaux déterministes défini sur R à valeur dans R. S : ensemble des signaux aléatoires. S : ensemble des signaux aléatoires stationnaires, ergodiques et lisses. n I n (ou Is ) : ensemble des n signaux aléatoires statistiquement indépendants. n G n (ou Gs ) : ensemble des n signaux aléatoires mutuellement gaussiens. Mu : ensemble des moments d’un

forecasting. There is a long tradition of building large microeconomic models with hundreds of variables. More recently, small models with only a handful of variables have become more common. In the years 1970, George Box and Gwilym Jenkins propose a methodology which views time-series as realizations of stochastic processes. This approach allows the model builder to consider that economic variables are integrated in the previous values of time series. Then, they can base their models only in

5. Devoirs Partie 1 Introduction et Modèle Statistique CHAPITRE 1 Introduction Considérons un problème de Fiabilité où l’on étudie la durée de vie X d’un matériel. Il est raisonnable d’admettre que celle-ci est aléatoire et X est alors une variable aléatoire (v.a.) de fonction de répartition (f.d.r.) F . Supposons que l’on soit précisément intéressé par l’évaluation de la probabilité que le matériel soit en marche après un temps t0 de fonctionnement, c’est à dire évaluer ¯ F (t0 ) = P (X >

Contrairement à leurs attentes, Sonstroem et ses collaborateurs (Neale, Sonstroem & Metz, 1969) remarquent que ces deux dimensions restent indépendantes. Ils identifient une variable étant à l’interface de l’activité et de la forme physique avec l’estime de soi qu’ils nomment Estimation (ou habileté physique perçue). Sonstroem (1997, p.4) définit cette dernière « comme une variable mentale présumée contenir affect et cognition et permettant de relier le domaine physique avec l’état psychologique d’estime de

par le bénéfice Sur le long terme, de nombreuses études montrent que les dividendes sont proportionnels aux bénéfices. Sur le cours terme, les bénéfices reflètent mieux la valeur d’une action, parce qu’une part importante des bénéfices n’est pas distribuée sous forme de dividendes. L’une des méthodes relatives aux bénéfices ____________________________________________________________ ____________ 6 / 40 Mémoire : Mesure de la rentabilité et du risque ____________________________________________________________

subjectiviste ....................................... 12 1.4.2.1 Mesure d'incertitude .................................... 13 1.4.2.2 Le bayésianisme ........................................ 13 Ch 2 : Variables aléatoires .............................................. \5 2.1 Loi de probabilité et moments d'une variable aléatoire réelle ................ 15 2.1.\ Définition et fonction de répartition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \5 2.1.1.1 Généralités . . . . . . . . . . . . . .