Variance

l’intervalle est grand, plus les valeurs sont dispersées autour de la moyenne. Variance et écart-type (standard deviation) La variance est la mesure de dispersion la plus utilisée. Elle est basée sur la distance au carré entre la valeur d’un cas et la moyenne de l’échantillon. Pour y arriver, on soustrait la valeur d’un cas de la moyenne et on met au carré ce résultat. On fait la même opération pour toutes les observations. La variance (notée S2) est la somme de toutes les distances au carré divisée par

mg/dL 20 5. Calculez la variance et l’écart type : (voir formules ci-dessous) a. Soustrayez la moyenne à chaque donnée et écrivez le résultat dans la colonne B. b. Calculez le carré de chaque valeur de la colonne B et l’inscrire dans la colonne C. c. Additionnez les valeurs de la colonne C. Le résultat est 71mg/dL. d. Maintenant calculez la variance : Divisez la somme de la colonne C par n-1 soit 19. Le résultat est 4mg2/dL2. e. La variance a peu d’intérêt au laboratoire

TITRES............................................................................................ 18 VII. RENTABILITE D’UN PORTEFEUILLE ...................................................................................................... 19 1. variance d’un portefeuille .................................................................................................................. 19 2. Calcul de la covariance. .................................................................................

existe deux méthodes d’extraction des facteurs qui reposent sur des considérations théoriques spécifiques reliées aux composantes de la variance totale de l’ensemble de variables de l’analyse: l’analyse des facteurs communs (analyse factorielle) et l’analyse en composantes principales. L’analyse des facteurs communs (_Principal axis factoring_) est basée sur la variance commune partagée par les variables analysées et est appropriée lorsque le chercheur est intéressé à découvrir la structure latente

ZERKI YASSIN PlanIntroductionI- Présentation du modèle 1- Hypothèses 2- Relation du portefeuille avec le doute 2-1 Espérance de rentabilité 2-2 Variance de la rentabilité 3- Corrélation des actifs financiers.II- Le choix du portefeuille 1- Structuration du modèle de gestion 2-La frontière

radians. Transformée de fourrier d’un signal sinusoïdal Transformée de fourrier d’un signal sinusoïdal TF(Acos(2) = () = Bruit Gaussien Un bruit gaussien est donné par la relation suivante: Fx(X)= m : la moyenne : L’écart-type : La variance CDMA Les performances des systèmes de radiocommunications sont fortement liées aux choix techniques qui permettent à des utilisateurs multiples (multi user) d'accéder à un canal de transmission. Ce choix crucial du système d'accès concerne

mettre en place une stratégie ne dépendant pas de l’estimation des rendements futurs et ne souffrant donc pas de cette source d’erreurs. Parmi les méthodes d’allocation alternatives, nous étudions ici l’allocation naïve ou "1/N", l’approche minimum-variance, le "most-diversified portfolio" introduit par Choueifaty et Coignard [2008], et l’allocation "equally-weighted risk contribution", développée dans Maillard, Roncalli et Teiletche [2009]. On souhaite évaluer la performance relative des ces méthodes

décomposition d'une variance -*e entreprise E est composée de deux établissements A et B. Le tableau suivant donne les effectifs t- et les salaires S exprimés en 102 euros par catégorie et par entreprise. Par quoi peut-on expliquer re-sion globale des salaires ? Etablissement A Etablissement B Entreprise E ». ! Ouvriers Employés Cadres Ensemble s \ ! 100 10 5 115 s " ! 130 30 15 175 1 1 j s 8,46 17,33 76,67 15,8 30 20 10 60 10 18 80 8 16 70 24,3 11,4 La variance globale

"utilitaires d'analyse": Partie 1 Analyse de variance A] Plan Sn (un facteur indépendant) B] Plan Sn (deux facteurs indépendants) C] Plan Sn*Ap (un facteur apparié/répété) Partie 2 Compléments: autres D] Test de Student pour deux E] Egalité des variance pour F] Test de Student pour deux 2 7 13 tests réalisables avec l'utilitaire d'analyse échantillons indépendants 17 deux échantillons indépendants 18 échantillons appariés 20 1 Partie 1 Analyse de variance Exemple: A] Plan Sn (un facteur indépendant)

X )∣ EAM = N La variance ● ● La solution d'usage : mettre l'écart au carré ; Conventionnellement, la variance se note : – σ (ou σ2) quand elle caractérise une population ; ̄ ̄ ( X i − X )2 k n i ( X i − X )2 2 σ =∑ =∑ N N i= 1 i=1 n – s (ou s2) quand elle caractérise un échantillon (variance sans biais) : ̄ )2 k n i ( X i − X )2 ̄ ( X i− X 2 s =∑ =∑ N −1 N −1 i=1 i=1 n Attention : on retire un « degré de liberté » au dénominateur de la variance sans biais, i.e. N-1