Variance

variable Types de variables Indicateur de tendances centrale Indicateur de dispersion Graphiques appropriés Tests Nominales Mode Secteur ordi Mode + Médiane Quartiles Diagrammes à batons Quanti Mode Médiane Moyenne Ecart type Variance Quartile Histogramme Boites à moustcahes Kurtosis Skewness Corrélation = lien 2 quanti / 2 ordi / 2 nomi Comparaison = 1 nomi, et on comapre des moyennes, des fréquences Testes paramétriques : compare des moyennes Teste Non paramètriques :

détaillés et l’analyse de la variance réclamés par le conseil d’administration (ligne 141 à 143). Des extraits sont présentés dans les tableaux ci-dessous. Tableau 1 - Budgets du 1er octobre 2006 au 31 mars 2007 Oct 2006 215 150 35 nov 2006 255 165 40 Déc 2006 265 155 32 Janv 2007 180 140 36 Fév 2007 165 145 34 Mar 2007 165 140 40 ventes (en milliers de $) Coûts de maind’œuvre (en milliers de $) Dépenses (en milliers de $) Tableau 2 - Budgets et analyse de la variance du 1er octobre 2005 au 30

0,821 ce qui traduit numériquement l'aspect linéaire observé. Analyse de la variance Revenant à la droite de régression de y en x, on montre que les résidus : ui, sont de somme et de moyenne nulles, tandis que les valeurs ajustées de la variable à expliquer : y' i, ont la même moyenne : y , que les valeurs observées : yi. On a en outre la relation :  (yi - y )2 =  (y'i - y )2 +  ui2 ou équation d'analyse de la variance. On dit que la variation totale (autour de la moyenne) est égale à la variation

composantes eigenvalue 4.1699676 1.6686123 1.4549349 1.0647422 0.9871834 0.9170699 0.8904913 0.7016291 0.4957180 0.4766128 0.4189668 0.3324756 0.2839420 percentage of variance 29.7854829 11.9186592 10.3923919 7.6053016 7.0513101 6.5504996 6.3606521 5.0116363 3.5408430 3.4043772 2.9926198 2.3748254 2.0281572 cumulative percentage of variance 29.78548 41.70414 52.09653 59.70184 66.75315 73.30365 79.66430 84.67593 88.21678 91.62115 94.61377 96.98860 99.01676 comp 1 comp 2 comp 3 comp 4 comp 5 comp 6 comp

typologie entre les individus et les variables Interpréter les données ESPRIT 2015- Zouhour Hammouda 11 Méthodes d’analyse de données L’analyse de données regroupe plusieurs méthodes selon le type du tableau des données:      L’analyse de la variance (ANOVA) :Effet des modalités d’une variable qualitative sur une variable quantitative L’analyse en composantes principales (ACP):individus×variables quantitatives L’analyse factorielle des correspondances (AFC):tableau de contingence (variable qualitative×

descriptives des modalités de nos variables 10 Tableau 3 Caractérisation de la classe de santé maternelle améliorée 13 Tableau 4 Caractérisation de la classe de santé maternelle dégradée 14 Tableau 5 Statistiques de l’ICSM 14 Tableau 6 Analyse de la variance 15 Figure 1 Premier plan factoriel de l’ACM préliminaire 11 Figure 2 Histogramme des valeurs propres 12 INTRODUCTION La question de la santé maternelle a toujours fait l’objet des préoccupations dans les pays en voie de développement. C’est ainsi

d'application (Ingénieur d'Etat) : "La femme rurale face aux problèmes de l'eau et de l'énergie". • RESUME DES COMPETENCES : ♦ En Statistique : Analyse des données, Inférence statistique, Bio Statistique, Séries chronologiques, Analyse de la variance, Méthodologie des enquêtes statistiques, Statistique non paramétrique, Sondage, processus stochastiques, Analyse de la régression . ♦ En Economie et finance : Microéconomie, Macroéconomie, Econométrie, Gestion des projets, Gestion des portefeuilles

210 Analyses multivariées* .................... 213 1. 2. 3. 4. Approfondir ............................................ 214 Classification automatique .................... 216 Analyser une classification .................... 218 Analyse de la variance à 2 facteurs (MANOVA)............................................. 220 5. Corrélation et régression multiple.......... 222 6. Corrélation multiple et graphe de positionnement ...................................... 224 7. Analyse en composantes principales

https://portail.ensam.eu/sites/TRA-CO/AS/AE/SIMMetz Plan du cours 1. Introduction 2. Bases des probabilités 3. Variables aléatoires (discrètes et continues) 4. Vecteurs aléatoires 5. Convergences en loi 6. Estimation 7. Test 8. Analyse de la variance 3 1) Introduction Probabilités Modèle 4 Statistiques Réalité Probabilité Estimation Hypothèses Echantillon Test Risques 1) Introduction Définition. 5 1) Introduction Une expérience aléatoire se décrit mathématiquement

model´s e e e Les tests de sp´cification e ´ Equation d’ analyse de la variance Coefficient de d´termination e crit`res de comparaison de model´s e e La pr´vision e Les estimateurs des moindres carr´s g´n´ralis´s e e e e Propri´t´s des estimateurs des MCO en pr´sence d’autocorr´lation ou ee e e d’h´t´roc´dasticit´ ee e e La m´thode des moindres carr´s g´n´ralis´s(MCG) e e e e e Estimation de la variance des erreurs H´t´rosc´dasticit´ des erreurs ee e e Sources de l’h´t´rosc´dasticit´