Corrélation Casio

boistard.fr 23 3.1.2 Coefficient de corrélation Cov(X, Y ) . σX σY Définition 2. Le coefficient de corrélation r(X, Y ) est défini par : r(X, Y ) = C’est un coefficient sans unité. Sa valeur absolue est invariante par translation et changement d’échelle des variables : pour toutes constantes réelles a = 0, b, c = 0 et d, ac r(X, Y ). r(aX + b, cY + d) = |ac| Exemple : reprendre l’exemple précédent du couple (T, P ) et calculer le coefficient de corrélation entre les deux variables. Propriété

n°5 Station n°6 Station n°7 4 5 7 2 3 2 112 150 210 60 85 77 121.5 149.7 206.1 65.1 93.3 65.1 -9.5 - 0.085 -5.1 -0.085 -8.3 -0.097 11.9 0.155 Erreur relative moyenne= y  y*  y Erreur moyenne   0.0727 n Coefficient de corrélation n  n   n   n xk yk     xk  yk  k 1  k 1   k 1  r 2 2  n 2   n   n 2   n       n x     x  * n y     y     k 1 k   k 1 k     k 1 k   k 1 k       r = 0.988 Note: Plus la valeur

Rn 11. Dans quel espace vit le vecteur de coordonnées des variables? Rn Rp 12. La coordonnée d'une variable k sur l'axe c1 / λ1 représente (quand les variables sont centrées réduites) : le cosinus de l'angle entre c1 et k le coecient de corrélation entre c1 et k 13. Soient les valeurs propres {λα } que l'on obtient lors d'une ACP de (X, M, D). Ce sont les valeurs propres de V M Ce sont les valeurs propres de W D Ce sont les inerties des axes α 1.3 Aides à l'interprétation √ 14. Dénir

Boisseaux Prix spot 4,60 $ / Boisseau Prix à terme 5,28 $ / Boisseau Ecart type attendu de la variation hebdomadaire du prix spot 1,15 $ / Boisseau Ecart type attendu de la variation hebdomadaire du prix à terme 1,05 $ / Boisseau Coefficient de corrélation attendu entre les deux variations 0,75 Taille du contrat à terme 5 000 Boisseaux a) Proposez une couverture « pure » pour la semaine à venir. b) Quelle est la part de risque que vous espérez éliminer par la couverture ? Question 3 :

1-a/2 de la loi tri croisé : voir s'il existe ou non une relation significative entre les 2 variables Quelle est la nature de la variable qui va me pousser à utiliser tel ou tel test ? Test du qui2 Ki2 dire que la csp coefficient de corrélation Spearman test d'hypothèse : cherhce à affirmer ou rejeter une affirmation. Si la valeur calculée est supérieure à la valeur théorique : vous acceptez l'hypothèse alternative. Si la valeur calculée est inférieure à la valeur théorique :

Méthode des moindres carrés   L'objectif de cette méthode est d'ajuster des données statistiques par une fonction y = f(x). La représentation de cette fonction peut être linéaire ou courbe : la fonction déterminée sera alors différente. C'est donc toujours la forme du graphique qui doit guider le choix de la méthode : ajustement linéaire, exponentiel ou par une fonction puissance. | Pour plus d'informations ... | ------------------------------------------------- Ajustement linéaire   On

entre les points i de N J ( I ) et j de N I ( J ) 5.2.5. Analyse des points supplémentaires 5.3. Interprétation de l’Analyse en Composantes Principales 5.3.1. Tableau des données de base 5.3.2. Matrice de corrélations des variables 5.3.3. Vecteurs et valeurs propres de la matrice de corrélation 5.3.4. Tableau des facteurs sur I 5.3.5. Tableau des facteurs sur J 5.3.6. Représentations graphiques 6. L’ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES 6.1. Les données – Les objectifs 6.2. La méthode 6.2.1

revient à dire que SCR/SCT tend vers 0 minimiser la part résiduelle. Si R2 =0,6, 60% de la variation totale de Y est expliqué par le modèle. Le modèle n’a pas de pv explicatif élevé. Exemple : R² = 1 R²=0 R est le coefficient de corrélation, il mesure le degré de dépendance linéaire entre X et Y.

Corrélation multiple Définition de la corrélation : Qu’entend-t-on par corrélation? Supposons deux échantillons sur un groupe, par exemple, quotient intellectuel et habilité en lecture. On s’attend à ce que ces deux mesures varient ensembles. C’est à dire que si une personne a un score élevé sur une mesure, l’autre mesure devrait aussi être élevée. Inversement, si une personne a un score faible sur une mesure, l’autre devrait aussi être faible. Dans ce cas, les mesures sont dites positivement

fidélité par “équivalence” : permet de mesurer le degré de cohérence entre deux méthodes dont la structure est identique mais ne diffère que par le contenu des items. Les différents composantes de la fidélité s'évaluent à l'aide d'un coefficient de corrélation linéaire dont l'intervalle maximum est de 1 selon le standard international. Une valeur de .70 est demandée pour considérer qu'une fidélité est acceptables. Il est nécessaire de rechercher une fidélité élevée, car plus elle est élevée, plus l'erreur