Void type

La théorie du Portefeuille La théorie de portefeuille est un ensemble de techniques quantitatives qui consiste à appréhender le comportement des agents face à des placements risqués, à expliquer le fonctionnement du marché en univers incertain et enfin à définir la valeur d’un actif sur ce marché. Généralement cette théorie a connu une évolution à travers l’histoire, elle a commencée par le modèle de MARKOWITZ, le modèle de marché, MEDAF, … Modèle de Markowitz Au début, les

est la science de l'observation des astres, cherchant à expliquer leur...), les naines rouges sont les étoiles les moins massives ; en-deçà, ce sont les naines brunes, qui ne sont pas vraiment des étoiles. Il faut faire la différence avec un autre type d'étoiles qui pourraient être appelées aussi naines rouges : des cadavres stellaires d'étoiles peu massives, des naines blanches dont la lumière (La lumière désigne les ondes électromagnétiques visibles par l'œil humain, c'est-à-dire comprises dans

C'est là que va naître et se développer l'esprit du capitalisme. Weber ne donne pas d'explication concrète a cette transformation, mais va situer au cœur du système capitaliste moderne les entrepreneurs. L'entrepreneur au sens de Weber est un idéal-type, c'est un modèle théorique qui tend a expliquer la réalité mais qui n'y est pas exactement conforme. Weber donne l'exemple d'un jeune entrepreneur qui va vouloir maximiser ses profits en organisant au mieux son processus de production. Les entrepreneurs

(couple moyenne-écart-type ou proportion) connues sur une population, peut-on prévoir celles d'un échantillon ? Nous distinguerons deux cas : celui où l'on étudie une moyenne dans un échantillon et celui où l'on étudie une proportion dans un échantillon. A.1. Étude de la moyenne d'un échantillon On dispose d'une population sur laquelle est définie une variable aléatoire X dont on connaît l'espérance (ou la moyenne)  et l'écart-type . Population Moyenne  connue. Ecart-type  connu.  Echantillons

PROBABILITÉS : ( Une expérience est aléatoire quand elle a plusieurs issues possibles et que l’on ne peut ni prévoir ni calculer laquelle de ces issues sera réalisée. On note E ={x1 ; x2 ; … ; xi] l’ensemble des issues d’une expérience aléatoire Exemple : on lance un dé dont les faces sont numérotées de 1 à 6. L’ensemble des issues est E={1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 5 ; 6]. ( Loi de probabilité : c’est associer à chaque issu xi un nombre positif ou nul de telle façon que p1 + p2 + … pi = 1. Ce nombre

Statistiques Permettant de Résumer une Série Numérique • Statistiques de Tendance Centrale (Moyenne, Médiane, Quartiles et Mode) ; • Statistiques de Dispersion (Etendue, Intervalle Interquartile  Variance, Ecart Type et Coefficient de Variation) ; • Caractéristiques d’Asymétrie (Skewness) et de Forme (Kurtosis). • Applications: TRAVAUX DIRIGES TRAVAUX PRATIQUES BIBLIOGRAPHIE André Tremblay (1991), ‘’ Sondages :

BTS DOMOTIQUE Statistiques inférentielles : tests d’hypothèse 2008-2010 I I.1 Tests d’hypothèse Test bilatéral relatif à une moyenne Exemple 1 Une machine produit des rondelles dont l’épaisseur est une variable aléatoire X d’écart type 0, 3 mm. La machine a été réglée pour obtenir des épaisseurs de 5 mm. Un contrôle portant sur un échantillon de 100 rondelles a donné 5, 07 mm comme moyenne des épaisseurs de ces 100 rondelles. Peut-on affirmer que la machine est bien réglée au seuil

Calculer E(X) = 0,08×0 + …… + 0,06×4 = 1,58 Variance V(X) et écart-type ((X) en probabilité La variance en probabilité est donnée par la formule : |V(X) = pi(xi – m)2 ou V(X) = pi xi2 – m2 | L’écart-type ((X) (lire sigma de X) est donné par : |((X) = ) | L’écart-type donne la dispersion des valeurs de la variable aléatoire X par rapport à l’espérance mathématique

data=Dataset) summary(mod) y=poids x=taille library(ellipse) plot(ellipse(mod,c(1,2)),type="n") grid() abline(h=mod$coef[2],lty=2,col="blue",cex=0.7) abline(v=mod$coef[1],lty=2,col="blue",cex=0.7) points(ellipse(mod,c(1,2)),type="l",lwd=3) points(0,0,col=1,cex=2,pch=20) points(mod$coef[1],mod$coef[2],pch=18,cex=3,col="red") ### jack <- rstudent(mod) ta=qt(1-(0.05/2/34),31) plot(jack,ylab="Résidus

cliniques privées qui envoient souvent des analyses en urgence. - réalisation d’expériences selon un protocole défini par un chercheur. Ils ont également pour but : - présentation des résultats : utilisation des outils statistiques (moyenne, écart-type, coefficient de variation …), maîtrise de logiciel comme Excel, Word. - critique éventuelle des résultats et recherche de l’élément responsable de l’obtention de résultats inexploitables. - maintenance des appareils - formation technique des