Corrélation Casio

est de 3/20 Gestion de clientèles II. BTS NRC2 La corrélation Le coefficient de corrélation mesure la dépendance qui existe entre deux variables. Cette dépendance existe lorsque les variables changent de valeur simultanément et avec une proportionnalité à peu près constante. Ce coefficient permet de déterminer le degré d’influence des variations de x sur les variations de y. Le coefficient de corrélation, noté r, est égal à la covariance mathématique des variables divisée

25 xi − x yi − y = ∑ X iYi = =5 ∑ N i =1 N i =1 5 2 iv) Coefficient de Corrélation linéaire. Le coefficient de corrélation linéaire mesure le degré de la dépendance linéaire entre deux variables. Rx, y = Cov( x, y ) σ xσ y Propriétés • − 1 ≤ Rx , y ≤ 1 N • Rx, y = ∑X Y i i i =1 N N i =1 i =1 ∑ X i2 ∑Yi 2 Propriété. • • Un coefficient de corrélation linéaire traduit l’inexistence de relation linéaire entre les deux variables. Rx ,

tracer la courbe θ = f(1/a) pour vérifier la relation précédente. Créer une nouvelle variable nommée "1|a" (le symbole / ne peut pas être utilisé comme nom de variable). Tracer θ = f(1/a) puis modéliser par une fonction linéaire. - coefficient de corrélation : r = 0,999 ≥ 0,99 donc le modèle obtenu est bien valide. - unité du coefficient k : θ = k.(1/a) donc [ k ] = [ θ.a ] = rad.m = m - en identifiant avec la relation donnée au départ : θ = λ /a on en déduit que : k = λ = 641nm 5. Calcul de

v.a. ? . . . . . . . . . (exploration graphique) . . . . . . . . . . . . . . . . (exploration graphique 2) . . . . . . . . . . . . . . . (conclusion) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Covariance / coefficient de corrélation linéaire . Indépendance / corrélation . . . . . . . . . . . . . . Variables Aléatoires Continues Définition. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Densité de probabilité . . . . . . . . . . . . Fonction de répartition. . . . . . . . . . . . Exemple: v.a. uniforme

Ajustement affine Lorsque le nuage de points de la série double (X, Y) est à peu près aligné, on cherche une relation entre X et Y de la forme y = ax + b, qui donne de façon approchée Y en fonction de X ;  c'est ce que l'on appelle un ajustement affine. Plusieurs questions se posent. En premier lieu, quelles sont les différentes méthodes pour obtenir un ajustement affine ? Comment utiliser cet ajustement pour déterminer des valeurs de Y en connaissant des valeurs de X ? Enfin comment, pour un nuage

moyenne, forte ou très forte ? 56 Si oui, comment se traduit-elle dans les faits ? 57 4.3.2. Le test de Fisher : analyser une variable nominale et une variable numérique (ou échelle) – Analyse de la variance 59 4.3.3. Régression – Coefficient de corrélation 62 4.4. Restreindre les analyses a. Profil de tableau b. Strates 64 64 65 4.5. Analyses des variables textes a. Verbatim b. Analyse de contenu 67 67 69 4.6. Mise en page et exportation des résultats 4.6.1. Insertion d'éléments

1−V i ,0 Valeur d'un actif en t : Vi,t ⇒ Rentabilité arithmétique de l'actif : Ri = V i ,0 • Espérance : E(Ri) = µi, → µi ≈ rentabilité moyenne • Variance : V(Ri) = σi2, → σi ≈ « risque » • Covariance : Cov(Ri, Rj) = σi j.= σj i. • Coefficient de corrélation : ρij = σi j/(σiσj) J-B Desquilbet 3 Université d'Artois Valeur d'un portefeuille contenant ni actifs i, i = 1, ... N : V P , t =∑ ni V i ,t i=1 N (valeur du portefeuille = somme des valeurs des actifs qui le composent) ni V i

pour coordonnées (3,5;574089,83) Détermination de l'équation de la droite de régression par la méthode des moindres carrés Il me suffit après de regarder le coefficient de corrélation linéaire qui est donné directement par la calculatrice. R≈0,99 On peut donc dire que r est proche de 1, et donc il y a une bonne corrélation entre ces 2 séries statistiques. On peut alors déterminer l'équation de la droite de régression qui va représenter le nuage de points. On sait que y=ax+b et là encore il

|1710 |17.5 | a = SXY 1710 = 97.71 b=y-ax 610-(97.71*3.5)=268.02 SX² 17.5 y=ax+b année 7 y= (97.71*7)+268.02=951.99=952 II. La corrélation A. Le calcul du coefficient de corrélation Exemple : Calculons le coefficient de corrélation entre le CA et le nombre d’appel téléphonique. | |x |y |X |Y |XY |X² |Y² |

de la variable x pour l’individu i x , moyenne arithmétique de la variable x yi, valeur de la variable x pour l’individu i y , moyenne arithmétique de la variable y Enfin, le coefficient de corrélation est donné par la formule : Ceof .cor = CovXY VarX * VarY Le coefficient de corrélation correspond au cosinus de l’angle formé entre deux droites de régression se croisant aux coordonnées des moyennes arithmétiques des deux variables observées (centre de gravité supposé). On définit donc