Corrélation Casio

utilisé Microsoft Excel et Microsoft Word. Productions réalisées : I. Prévision des ventes annuelles de buses en 2009 - Détermination de la droite d’ajustement linéaire des ventes annuelles de buses ; - Détermination du coefficient de corrélation entre les variables « buses vendues » et « budget annuel du fonds routier » ; - Détermination des ventes prévisionnelles de l’année 2009 selon deux méthodes : droite d’ajustement linéaire des ventes annuelles de buses et droite de régression ;

même échantillon ⇒ Description unidimensionnelle des données Étudier simultanément les variables observées sur un même échantillon ⇒ Description bi(multi)dimensionnelle des données Étudier les liaisons entre les variables observées ⇒ Etude des corrélations   • Les méthodes seront différentes selon la nature des variables observées.  3 cas en 2D : (quantitatif, quantitatif), (quantitatif, qualitatif), (qualitatif, qualitatif) 2 Ph. LERAY - A. ROGOZAN UV Statistique Cours n°3

principales l La première composante principale "capture" le maximum d’inertie du tableau des données. l La deuxième composante principale est un complément, une correction de la première. l La deuxième composante principale doit avoir une corrélation linéaire nulle avec la première (orthogonalité). l Il n’y a pas de redondance d’information entre deux composantes principales. l On calcule les autres composantes de la même manière. Analyses en composantes principales - 1 mars 2010 p

coefficient de corrélation r entre X et Y dans ce cas est: A -1 B -0,5 C 0 D 0,5 E 1 F Sans connaître les notes réelles, nous ne pouvons pas la calculer. Blanche 4  Pour les questions 17 à 20 : Est-ce que les hot-dogs qui sont riches en calories contiennent un haut niveau de sodium? On a évalué le contenu de sodium (en milligrammes) et le nombre de calories pour 16 marques de hot-dogs. Les données sont illustrées par le nuage de points suivant :   Le coefficient de corrélation r entre les

.................................................................................. 4 1. 2. 3. 4. III. Choix d’une ACP normée ou non : ................................................................................. 4 Étude des coefficients de corrélation entre les variables. ................................................ 4 Analyse en composantes principales normée. ................................................................. 5 Analyse en composantes principales normée avec prise en compte

qui permet de voir les rapprochements et les oppositions entre les caractéristiques des individus. Cette technique est déjà centenaire : elle a été créée en 1904 par le psychologue anglais Charles Spearman (inventeur également du coefficient de corrélation de rang), dans le but de mesurer l’intelligence2. Sa technique porte le nom aujourd’hui d’analyse factorielle des psychologues. D’autres techniques d’analyse factorielle seront développées ensuite : l’analyse en composantes principales3 (souvent

= Y t Y. n n (2) 45 50 De même, on définit le coefficient de corrélation linéaire entre les variables k et l par rkl = svkkll . s Ce coefficient exprime le niveau de corrélation (linéaire) entre les variables k et l : plus il est proche de 1, plus les variables sont corrélées positivement, plus il est proche de -1, plus elles sont corrélées négativement. Un coefficient de corrélation nul indique l’absence de corrélation linéaire. En divisant chaque colonne j du tableau centré Y par l’écart-type

Dans ce sens où son taux de risque est plus faible. b) Bêta Dans le modèle de l'évaluation des actifs financiers (MEDAF). Bêta peut être considéré comme un outil de mesure du risque. C’est un coefficient de corrélation entre un titre et un indice. Il mesure la sensibilité de ce titre par rapport à cet indice. En d’autre terme, il compare les mouvements effectués par un actif par rapport au marché de référence. Son équation est donnée comme suit : β=Cov (Rm

variables indépendantes – table du khi deux 3 facteurs déterminants en marketing Leçon 10 : Régression Linéaire – Prévisions – Modélisation page 41 1 droite de régression linéaire – interprétation du coefficient de corrélation 2 Application aux prévisions : tendance , coefficients saisonniers 3 Régression linéaire multiple = modélisation ANNEXES : ( à titre de compléments, elle seront abordées en L2 ou au 2eme semestre ) Leçons 11-12 : Suites

relatives constituent une fonction croissante des dépenses promotionnelles. La corrélation positive entre les deux variables est assez évidente. Il en résulte que plus les dépenses promotionnelles sont importantes plus les ventes suivent. b) Mesure utilisée pour déterminer l’existence de la relation entre X et Y. La mesure utilisée dans l’appréhension de la relation entre X et Y reste le coefficient de corrélation (r). Le r permet de synthétiser la relation entre les deux variables métriques