Analyse des données

Erreurs autorégressives d’ordre un 9.2. La matrice de covariance des erreurs 9.3. Transformation des données (ρ connu) 9.4. Estimation du coefficient d’autorégression 9.5. La statistique de Durbin-Watson 9.6. La prévision dans le modèle à erreurs autorégressives 9.7. Le problème de l’hétéroscédasticité 9.8. Les tests de diagnostic 9.8.1. Analyse des autocorrélations R2 iv 9.8.2. Le test de Breusch-Godfrey (autocorrélation) 9.8.3. Le test de Koenker

Présentation de la CAHI • La CAH s’applique « normalement » sur des individus statistiques (personnes, marques…) • On souhaite regrouper ces individus selon un critère de ressemblance • Les données : – Soit un tableau individus/variables – Soit un tableau de distances entre individus Paramètres à définir • Les données d’origine (brutes, normalisées…) • La distance entre individus (euclidienne, 2…) • Le critère d’agrégation entre deux classes (saut minimum, diamètre = saut maximum, ward, moyenne…)

7894737 0.9473684 [8] 1.1052632 1.2631579 1.4210526 1.5789474 1.7368421 1.8947368 2.0526316 [15] 2.2105263 2.3684211 2.5263158 2.6842105 2.8421053 3.0000000 Remarque : R est sensible à la casse ? plot data () data (trees)=> charger les données head (trees) => afficher les premières lignes ? trees Trees data(trees) > head(trees) Girth Height Volume 1 8.3 70 10.3 2 8.6 65 10.3 3 8.8 63 10.2 4 10.5 72 16.4 5 10.7 81 18.8 6 10.8

corrélation entre le nombre de gâteaux dégustés et le poids est proche de zéro, qu'est ce que cela signifie? Intersection ligne poids/gâteau, 0.04 Colonne gâteau, ligne poids. -0.04. ca tend vers 0. La corrélation est quasiment nulle. (On se fie aux données. On ne s’occupe pas des stéréotypes) Il n’y a pas de lien entre les deux variables. 17 Comment obtient-on le tableau des corrélations à partir de celui des variances-covariances ? On remplace x et y dans la formule par 1 exemple : g et p

opérationnel sur les réunionsaccompagnant l’activité du comité de direction d’Énergie Services Haute-Vienne, - vos propositions de solutions en les justifiant. Alix Lebrun Le jj/mm/aa Assistante de Manager À :M. Daumain, M. Cloval P.J. : Analyse statistique, diagramme causes-effets RAPPORT D’ÉTUDE Les dysfonctionnements des réunions au sein du Comité de direction Les éléments d’étuderelatifs aux réunions mettent en évidence un certain nombre de dysfonctionne­ments. Pour réduire

quelconque pout etre decomposer en une serie de plusieurs tableux . 4 – L’analyse des composantes principales :  On ne represente cette methode qu’à titre d’etape, peu pour elle-meme bien qu’elle soit utilisee aussi en analyse factorielle . Pour eclairer le processus, il faut revenir au tableau des ecarts . enfin nous aurons termine avec le details de l’analyse en composante principale, il reste à voir techniquement quelles sont les modifications appoertees par l’analyse

comparaison de deux lois normales∗ 147 6.7. R ́egions de confiance 149 6.8. M ́ethodes de construction des r ́egions de confiance 151 6.9. Dualit ́e entre tests et r ́egions de confiance 156 6.10. Exercices 157 Partie 3. Analyse statistique multivari ́ee 163 Chapitre 7. Analyse en composantes principales 165 7.1. Donn ́ees multivari ́ees 165 7.2. L’id ́ee de l’Analyse en composantes principales (ACP) 166 7.3. ACP : cadre th ́eorique 168 7.4. ACP : cadre empirique 169 7.5. Etude des corr ́elations

ANALYSE Et Méthode Merise SOMMAIRE 1.Présentation du concept de Base de Données 2 2.Analyse 2 3.Le dictionnaire de données (première étape de la construction d’une BDD) 3 4.Le Modèle Conceptuel de Données (deuxième étape de la construction d’une BDD) 4 5.Concevoir un MCD 5 6.Notion d’identifiant 6 7.Les associations 6 8.Précisions sur les cardinalités 7 9.Le modèle relationnel ou Modèle Logique de Données (troisième étape de la construction d’une BDD) 7 10.Le modèle Physique de

Analyse de données commerciales Que sont les données clients et commerciales ? Les données clients sont des infos personnelles qui concernent les clients ou les prospects dont nous avons besoin pour mieux les connaitre. Elles sont spécifiques aux types de marchés sur lesquels vous évoluez (B to B ou B to C). Dans un contexte économique très concurrentiel, il est devenu très important de : 1. Bien connaitre les clients pour augmenter les ventes 2. D’accroitre la fidélisation 3. Développer

erreur (a) | |au moins intervalle » |multiple |L’équation (a) est ajustée comme telle par le biais d’une analyse de régression multiple. | |La variable indépendante X est |Régression |Même démarche que lorsque Z est « moins qu’intervalle » et que X est « au moins intervalle »