Variance

Accueil > Publications > 12-004-X > Page principale > Mesures de dispersion > Variance et écart-type Contenu archivé L’information dont il est indiqué qu’elle est archivée est fournie à des fins de référence, de recherche ou de tenue de documents. Elle n’est pas assujettie aux normes Web du gouvernement du Canada et elle n’a pas été modifiée ou mise à jour depuis son archivage. Pour obtenir cette information dans un autre format, veuillez communiquer avec nous. Propriétés de l'écart-type Variables

Correction : moyenne, variance, écart-type d’une série statistique www.bossetesmaths.com Exercice 1 (Calculer moyenne, variance, écart-type) 1) * Moyenne : 1 1 x= × (1, 64 + 1, 66 + 1, 70 + 1, 55 + 1, 66 + 1, 64 + 1, 72 + 1, 70 + 1, 62 + 1, 72 + 1, 57 + 1, 64) = × 19, 82 12 12 x ≈ 1, 6517 . La taille moyenne de ce groupe d’élèves est d’environ 1, 65 m. * Variance : 1 V≈ ×(1, 642+1, 662+1, 702+1, 552+1, 662+1, 642+1, 722+1, 702+1, 622+1, 722+1, 572+1, 642)−1, 65172 12 1 V≈ × 32, 7686 − 1, 65172

automatiquement une version HTML des documents récupérés.         1   Cours:   Gestion de portefeuille  Th. Chauveau E.Jurczenko Ph. Spieser          2   * Cinquième Partie     * Théorie des choix de portefeuille: le modèle moyenne-variance         3   Introduction  * On se propose ici une théorie des choix de portefeuille permettant de déboucher sur une méthode de valorisation simple des actifs financiers à l'équilibre. * Il est clair que l'un des arguments de la sélection

Analyse en composantes principales Christine Decaestecker & Marco Saerens ULB & UCL LINF 2275 Stat. explor. multidim. 1 A.C.P.: Analyse en Composantes Principales • Analyse de la structure de la matrice variance-covariance c-à-d de la variabilité, dispersion des données. Excepté si l’une des variables peut s’exprimer comme une fonction d’autres, on a besoin des p variables pour prendre en compte toute la variabilité du système Objectif de l’ACP: décrire à l’aide de q < p composantes

Mouchiroud (10/03/2003) ...................................................................................................................................................................................................... Chapitre 9 Analyse de variance Sommaire 1. Introduction…………………………………………………………………………………..…2 2. Conditions d’application……….……………………………………………..…….…...2 2.1. Structure des données……………………………………………………………………….…….3 2.2. Conditions d’application…………………………………………………………………………….4 2

rapport à la droite d’ajustement), d’espérance nulle, de variance constante et de résidus non corrélés, ai coefficient représentant l’intersection de la droite de régression avec l’axe des ordonnées, càd la rentabilité de l’action i quand la rentabilité de marché est nulle.   Le coefficient de sensibilité b a comme expression : Il est égal à la covariance des taux de rentabilité de l’action i avec ceux de l’indice de marché rapporté à la variance des taux de rentabilité de l’indice de marché. Les actions

Son article, découpé en trois parties, vous permettra selon lui d’aboutir à une meilleure compréhension des concepts qui régissent le Bankroll Management. Vous connaîtrez les facteurs qui l’influencent tels le winrate, la variance ou le risque de ruine à travers de nombreux exemples présentés simplement. Enfin, CharlesPkR vous proposera d’établir vous-même vos propres règles de Bankroll Management de manière complètement personnalisée pour chaque profil unique de joueur

Définitions La variance et l'écart-type sont deux mesures de dispersion des observations d'une variable quantitative. On les calcule de manière systématique pour chacune des variables utilisées. Ces mesures, liées à la moyenne, donnent une bonne représentation de la réalité, surtout si la variable respecte la distribution normale. En eux-mêmes, ces indicateurs n'évoquent rien de précis, cependant ils permettent de comparer mathématiquement la dispersion des variables. Sommaire Formule

………………………..…..9 3.2.1. Convergence……………………………………………………………………....….9 3.2.2. Biais d’un estimateur…………………………………………………..…..….9 3.2.3. Variance d’un estimateur…………………………………………….…...10 4. Estimation ponctuelle et par intervalle……………………………....11 4.1. Estimation ponctuelle..………………………… ………………….………………………11 4.1.1. Espérance………………………………………………………………………..…….11 4.1.2. Variance……………………………………………………………………..……......12 1 Mathématiques : Outils pour la Biologie – Deug SV1 – UCBL D. Mouchiroud (11/10/2002)

de l’échantillon „ Moyenne de l’échantillon : 1 x= n „ n ∑ xi i= 1 Variance de l’échantillon : 1 s = n 2 n ∑ i= 1 ( x i − x )2 Echantillonnage Paramètres et estimateurs „ La moyenne est un estimateur sans biais de la moyenne de la population E(x) = µ „ La variance s2 est un estimateur biaisé par défaut (mais asymptotiquement sans biais) de la variance de la population 2 2 E (s ) 30 n −1 d = tα 2 σˆ n d = zα 2 „