Variables indépendantes et identiquement distribuées

m, w): la variation respective du taux d’intérêt, de l’offre de monnaie et d’autres déterminants macro-économiques notés « w » Sous cette approche, l’évolution des variables reflète les informations publiques et détermine principalement les prix sans tenir compte de l’organisation institutionnelle des marchés. Les variables relatives à cette organisation telles que « les flux d’ordre » et les « spreads » sont incluses, entre autres, dans le terme résiduel «  ». Dans un tel cadre, les

P003-008R-9782100549412.fm Page III Jeudi, 18. novembre 2010 11:59 11 Table des matières Avant-propos IX 1. Distributions statistiques à un caractère © Dunod. La photocopie non autorisée est un délit. I. 1 Définitions 1 A. Population, individu, échantillon B. Variables 2 1 II. Représentations graphiques A. Distributions statistiqueset représentations graphiques B. Le diagramme « branche et feuille » 3 4 10 III. Les indicateurs statistiques A. Conditions de Yule B. Les indicateurs de tendance centrale et de

. . . . 2.3.1 Tests sur les paramètres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.2 Analyse de variance de la régression . . . . . . . . . . . . . 2.4 Prédiction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Sélection de variables et choix de modèle . . . . . . . . . . . . . . 2.5.1 Critères de comparaison de modèle . . . . . . . . . . . . . 2.5.1.1 Limitation du coefficient de détermination R2 . . ¯ 2.5.1.2 Coefficient de détermination ajusté R2 . . . . . . 2.5.1.3 Critère

sein d’un fluide 1. MARCHE ALEATOIRE DE BERNOULLI 1.1. MODELE PROBABILISTE 1.1.1. Marche aléatoire sur ℤ Préalable : Une variable aléatoire X prenant les deux valeurs 0 et 1 avec les probabilités respectives 1 − �� et �� suit la loi de Bernoulli de paramètre ��. Soient ��1 , … , ���� des variables aléatoires indépendantes de Bernoulli de paramètre commun ��. La variable aléatoire ���� = ��1 + ⋯ + ���� , représente le nombre de 1 obtenus parmi les ��1 , … , ���� ; elle suit la loi binomiale de

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 R ÉGRESSION LOGISTIQUE 3.1 Inadéquation des MCO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Introduction d’une variable latente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Estimation par Maximum de Vraisemblance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C ONCLUSION 3 I NTRODUCTION Estimer un paramètre de régression est une chose

masse négative, sans qu'une explication satisfaisante de sa présence ait encore pu être donnée. Les estimations concernant la charge totale formée montrent qu'elle peut être assez variable : on peut admettre que les charges tant négative que positive, sont comprises entre quelque dizaines et le milliers de coulombs, distribuées dans un volume évalué à environ 50 km3.''2 [pic] Figure 2.6 : Les trajets de la foudre [pic] [pic] [pic] Figure 2.7 : Le précurseur La foudre peut monter à partir

de source A(t) A(t) 5V 0V 1 0 0 1 1 1 Objectif : supprimer certains éléments binaires non significatifs (compression de données) : le message est alors sous forme concise et constitué d’éléments binaires mutuellement indépendants et prenant la valeur 0 ou 1 selon un axe des temps divisé en intervalles réguliers de durée Tb temps Tb 2Tb 3Tb 4Tb 5Tb 6Tb 7Tb Définition du Débit binaire en bit/s : D bit / s   1 Tb 17 CHAÎNE DE COMMUNICATION NUMÉRIQUE Source

Exercice 2 A chaque balade qu’il effectue, un cavalier a une probabilité p d’être désarçonné. Loi binomiale 1. Quelle est la probabilité que le cavalier ait chuté k fois au terme de n balades ? On suppose que les différentes promenades sont indépendantes les unes des autres. 2. Quelle est la loi du nombre de chutes en n balades ? 3. Donner l’espérance et la variance du nombre de chutes en n balades. Exercice 3 Loi hypergéométrique Le responsable qualité d’une usine contrôle 20 objets dans

compte de la persistance empirique de l'inflation observée dans plusieurs Etats, ces auteurs ont complété le modèle de base par l'ajout des valeurs passées de l'inflation. Pour la persistance de l'inflation, les économistes retiennent d'autres variables pour sa prévision. Atkeson et Ohanion (2001) suggèrent la prise en compte de facteurs pouvant agir sur la dynamique de court terme des prix, notamment le taux de change et la fiscalité indirecte. Ainsi, la nouvelle courbe de Phillips permet

de cet homme ? Certainement pas d’avoir mangé salé ! L’autre position, celle du hasard objectif, consiste à considérer certaines situations comme totalement contingentes : le hasard est simplement la rencontre (incausée) de séries causales indépendantes. Ainsi les séries causales physiologique (ingestion d’aliments salés → sensation de soif → besoin de boire → déplacement à la fontaine), géologico-météorologique (présence d’une source), sociologique (qui fait que des hommes sont devenus brigands