Variance

de MV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.1.1 Convergence d’estimateurs dans les modèles non linéaires . . . . . . . . . 36 3.1.2 Application aux modèles Logit et Probit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 3.2 Lois et variance asymptotiques de l’estimateur de MV . . . . . . . . . . . . . . . 39 4 Méthodes d’Estimation non Paramétriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.1 La méthode du score maximum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Rubriques de l'évaluation du plan. • 1. Profils de la variance de prévision JMP calcule la variance des réponses prévues et donne une coupe de cette variance pour chaque facteur (Figure 29). On a ainsi une idée de l'importance de l'erreur associée à une réponse prévue. Pour la définition et le calcul de la variance des réponses prévues voir le livre "Plans d'expériences pour surfaces de réponse" en pages 147 et 148. Figure 29 - Fonction de variance. • 2. Graphe "Fraction of design space" Il s'agit

du plan. 21 • 1. Profils de la variance de prévision JMP calcule la variance des réponses prévues et donne une coupe de cette variance pour chaque facteur (Figure 29). On a ainsi une idée de l'importance de l'erreur associée à une réponse prévue. Pour la définition et le calcul de la variance des réponses prévues voir le livre "Plans d'expériences pour surfaces de réponse" en pages 147 et 148. Figure 29 - Fonction de variance. • 2. Répartition de la variance de prévision Ce graphique indique

donc malaisée puisque reposant sur le découpage en classes). I.2- Caractéristiques de dispersion L’étendue ou intervalle de variation est égal à |xmax- xmin | L’intervalle interquartile est égal à |Q 3 - Q1 | où F(Q 1 ) = 0,25 et F(Q 3 ) = 0,75 La variance s2 = 1 n ( x i − x ) 2 et l’écart type s = ∑ n i =1 s2 Les calculs sont simplifiés par l’utilisation de la formule s2 = 3 1 n 2 xi − x 2 ∑ n i =1 B – ELEMENTS DE PROBABILITES I - Quelques définitions I.1- Définitions préliminaires On parle

a3 a1 et a3 sont transmis d13 d12 et d34 ne sont pas transmis En conclusion, les effets additifs sont transmis de parents à enfants mais pas les effets de dominance. 3. Distribution des caractères quantitatifs dans les populations : moyenne et variance, rappels de statistiques 3.1. La loi normale La formule n’est pas à retenir. Si la courbe ressemble toujours à une loi normale (courbe de Gauss) : théorème central limite : « la somme de variables aléatoires indépendantes converge vers une loi

du problème et exemples Définition d’une statistique Statistique exhaustive Information de Fisher 13 • Estimation ponctuelle 13.1 13.2 13.3 13.4 13.5 13.6 Définition d’un estimateur Principales qualités d’un estimateur Estimateur sans biais de variance minimale Précision intrinsèque d’un estimateur et inégalité de Cramer-Rao Méthode du maximum de vraisemblance (MV) Extension au cas de plusieurs paramètres 14 • Estimation par intervalle de confiance 14.1 Définition d’un intervalle de confiance

tendance centrale et dispersion............................................................... 13 7.1.2 Le t de student....................................................................................................... 13 7.1.3 Les analyses de variance à plus de 2 groupes.......................................................... 15 7.2 Corrélations de variables............................................................................................ 16 5 6 7 Conseils pour la rédaction

3 2 3 1 4 2 4 10 5 1 5 13 6 1 7 1 1) a) Calculer le nombre moyen mA de pièces inutilisables pendant les 100 heures étudiées pour la machine A. Calculer ensuite la variance VA b) Calculer le nombre moyen mB de pièces inutilisables pendant les 100 heures étudiées pour la machine B. Calculer ensuite la variance VB 2) a) Déterminer la médiane, puis l’écart interquartile dans le cas de la machine A. Calculer l’étendue E A . b) Déterminer la médiane, puis l’écart interquartile dans le cas

MM. McCausland, Meddahi, Montmarquette et Perron, ainsi que Mme Gonçalves. Je demeure par ailleurs responsable de toute erreur dans ce document. 1. Micro-données 1.1 Hétéroscédasticité L’hétéroscédasticité qualifie des données qui n’ont pas une variance constante, i.e. Var( e ) ≠ σe2 . L’hétéroscédasticité ne biaise pas l’estimation des coefficients, mais l’inférence habituelle n’est plus valide puisque les écarts-types trouvés ne sont pas les bons. L’hétéroscédasticité est une situation rencontrée

de hiérarchie entre les valeurs fréquences - pourcentages échelle ordinale hiérarchie consensuelle entre les valeurs médiane - mode échelle d’intervalle numérique - intervalles égaux tout le long de l’échelle moyenne - médiane - mode - variance - écart-type Pierre Ratinaud Statistiques inférentielles - CM1 13 / 29Les échelles de mesure et leur description Statistiques descriptives Variables numériques - échelle d’intervalle Les mesures de tendance centrale moyenne : µ = ∑ X N ou X̄