Variance

variable ?  Quelle est la population statistique ?  Quel est l’échantillonnage ? 1,96 - tα/2 1,96 tα/2 Intervalle de confiance de la variance (ou de l’écart-type) Variance : Ecart-type : Test unilatéral : on a un préjugé. Test bilatéral : on n’a pas de préjugé. 0,975 0,025 1. Variable ? Echantillon ? Population ? 2. Choix du test : moyenne ? Variance ? 1 ou 2 séries de valeurs ? ( 2 échantillons indépendants/appariés ?) Unilatéral/bilatéral ? 3. H0 ou H1  termes statistiques  français

_TABLE DES MATIERESINSTITUT AGRONOMIQUE ET VETERINAIRE HASSAN II BIOMETRIE A. GOUMARI 2ème Ingénieur Agronomie Décembre 2007 TABLE DES MATIERES PARTIE I : ANALYSE DE LA VARIANCE Chapitre 1: ANALYSE DE LA VARIANCE A DEUX CRITERES DE CLASSIFICATION 1. Modèles croisés..........................................................................................3 2. Modèles hiérarchisés…………

................................................................. 52   a)   Loi normale : ................................................................................................................. 52   b)   Test d’égalité des variances :..................................................................................... 53   c)   Test t à un échantillon ; RESISTANCE à 7 jours: ....................................................... 54   3.   Les résistances de 28 jours

variables ordinales. -Graphique en bâtons, et graphe en secteurs. b- Variable quantitative (échelle) : • Histogramme • Mesures de la tendance centrale (moyenne, mediane, mode) • Indices de dispersion (etendue, variance, ecart-type) • Boite à moustaches • Forme (indice d’symétrie ) • Distribution normale (symétrique) Mesures de la tendance centrale : • La tendance centrale est une mesure qui indique où se trouve

géométrique - La moyenne harmonique - La moyenne quadratique - La moyenne d’ordre « r » ou moyenne généralisée 3.2. Les caractéristiques de dispersion. 3.2.1. Les écarts simples 3.2.2. La variance et l’écart-type 3.2.3. Le coefficient de variation 3.2.4. Les moyennes et les variances intra et inter-populations. 3.3. Les caractéristiques de forme et de concentration. 3.3.1. Les caractéristiques de concentration 3.3.2. Les caractéristiques de forme. Chap. 4. Les distributions

de rentabilité sans affectation des opérations sur le capital. 13 Para 2 taux de return avec affectation des opérations sur le capital 14 Para 3 taux de rentabilité d’un portefeuille 15 Section 2 le risque de placement en actions. 15 Para1 la variance comme mesure du risque 15 Para 2 la covariance et le coefficient de corrélation 16 Para 3 risque d’un portefeuille 16 Section 3 structure d’un portefeuille 19 Para 1 diversification et corrélation : 19 Para 2 Détermination du portefeuille efficient

biais, minimisant la variance d’estimation telle que calculée à l’aide du variogramme Dans le cadre stationnaire, il y a 2 formes particulières de krigeage : - Le krigeage simple : Zv = m + ∑ λi (Zi − m) * i =1 n - Le krigeage ordinaire : * Zv = ∑ λi Zi i =1 n Le krigeage simple suppose la moyenne du processus (m) connue. Le krigeage ordinaire est plus fréquemment utilisé. École Polytechnique - GLQ3401 Krigeage - D. Marcotte 3 Krigeage simple La variance d’estimation est:

sont corrélées entre elles. 10- Qu’est ce qu’on entend par la distance entre individu ? C’est la longueur du segment joignant les deux points de l’espace qui représente les individus 11- Qu’est ce que l’inertie ? Elle correspond à la somme des variances des variables initiales, centrées réduites Elle permet de mesurer la dispersion du nuage autour de son centre de gravité 12- Comment passer d’un espace de dimension supérieur ou égale à 3 à un espace de dimension plus restreinte ? Il s’agit de

L’intervalle interquartile =Q3-Q1=80-25=55 • La dérivation quartile ou le semi-interquartile est: Q3 − Q1 55 = = 27,5 2 2 • L’écart interquartile relatif est: Q3 − Q1 55 ≅ ≈ 1,66 Q2 33,08 Prof. Mohamed El Merouani 11 Exemple de calcul de la variance: • Calculer la variance par la formule nonsimplifiée et par la formule simplifiée, pour la série suivante : (c 2 − X ) ni (ci − X ) nici 2 2 [ei-1, ei[ ni ci ci2 nici ci − X [0, 10[ 1 5 25 5 -20 400 400 25 [10, 20[ 2 15 225 30 -10 100

concevons un indicateur probabiliste de volatilité, analogue à l’échelle de Richter en géophysique. Le méthode des excès (“peak-over-threshold method”) est utilisée pour calibrer la distribution généralisée de Pareto pour les valeurs extrêmes dans les variances réalisées des coefficients d’ondelettes. L’indicateur est calculé pour les observations quotidiennes de l’indice Dow Jones de 1896 à 2007 et pour les données intrajournalières de CAC40 de 1995 à 2006. Les résultats sont utilisés pour la comparaison