Dispersion

M1 EBF  TD de Techniques quantitatives 2008/2009 S.Turolla Note 2 - Modèle de régression linéaire simple Soit le modèle de régression linéaire suivant : y i = β 1 + β 2 x i + εi i = 1, . . . , n 1 Hypothèses sur le modèle de régression linéaire simple H.1 Linéarité : La relation entre la variable expliquée yi et la variable explicative xi est linéaire H.2 Exogénéité de la variable explicative : La variable explicative n'intervient pas dans la prédiction des εi E [εi |xi ,

Évaluation d’un processus mesure § Lexique anglais – français § 2 processus inséparables § Terminologie § Méthodologie de l'évaluation § Méthodes d'analyse statistique § Indices de capacité § Exemple Évaluation processus mesure Bernard CLÉMENT, PhD 1 Lexique anglais - français Precise ……………………………… précise Acuracy …………………………….. juste Bias …………………………………. biais Repeatability ……………………….. répétitivité Reproductibility …………………….. reproductibilité Measurement system evaluation …. évaluation

Les huit classes de Seconde d'un lycée ont fait un devoir commun de mathématiques. Les professeurs ont regroupé leurs résultats pour faire un bilan statistique. Voici le tableau obtenu : a) Calculer les paramètres statistiques suivants : Moyenne, médiane, étendue, premier quartile Q1, troisième quartile Q3. Moyenne Calcul de la moyenne notée ̄x . En général les valeurs de la série statistique sont notées xi et les effectifs correspondants sont notés ni . N est l'effectif total, c'est à dire

Statistiques calcul de paramètres statistiques Statistiques à une variable ? CASIO GRAPH 35 + Calcul des paramètres Statistiques Déterminer les paramètres de la série statistique : Valeurs 0 2 3 5 8 Effectifs 16 12 28 32 21 Accès au mode statistique Touche MENU icône Casio Graph 35+ puis appuyer sur EXE . → Si les listes ne sont pas vides les effacer. Voir paragraphe « Effacement des données ». Entrée des données Mettre les valeurs

Annexe n°3 Le Modèle Linéaire Général 1. Estimation des paramètres du modèle Soit le modèle linéaire général : estimé est : Yi = γ 0 + γ 1 X 1i + γ 2 X 2i + L + γ k X ki + U i (i = 1,L, n) . Yi = γˆ0 + γˆ1 X 1i + γˆ 2 X 2i + L + γˆ k X ki + ei Le modèle La forme matricielle de ces n équations est : ⎡Y1 ⎤ ⎡1 X 11 L ⎢Y ⎥ ⎢1 X L 12 ⎢ 2⎥ = ⎢ ⎢ M ⎥ ⎢M M L ⎢ ⎥ ⎢ ⎣Yn ⎦ ⎣1 X 1n L (n ;1) = (n ; k + 1) X k 1 ⎤ ⎡γˆ0 ⎤ ⎡ e1 ⎤ ⎥ ⎢ γˆ ⎥ ⎢e ⎥ X k2 ⎥ ⎢ 1 ⎥ + ⎢ 2⎥ ⎢M⎥ M ⎥ ⎢M⎥ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ X kn

04 Janvier 10 ANALYSE DES DONNEES : Analyse en composantes principales YE Mimi EMELYANOVA Nadya TRECHAUD Amélie IAE M1 MP ANALYSE DES DONNEES : Analyse en composantes principales PARTIE 1. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES AVEC R L’Analyse en Composantes Principales(ACP) est une méthode de la famille de l’analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée. Objet de la méthode : La méthode a pour objet de décrire les données contenues dans un tableau d'individus

3) Paramètre d'une série statistique a) Mode ou classe modale Définition : On appelle mode ou classe modale d'une série statistique, une valeur du carectère qui correspond ayplus grand effectif. Remarque : si la série est regrouppé, en classe, on parle alors de classe modale. Exemple : On reprend l'exemple précédent. La classe modale est [4;6[ car l 'effectif de cette est le plus grand b) Moyenne et étendu Définition : Valeur du caractère X1 X2 X3 …......

Statistique: définition -Le caractère ou la variable est ce que l'on étudie ou observe chez ces individus. Le caractère se mesure par des modalités ou valeurs. -L'effectif d'une valeur est le nombre d'individus qui possèdent cette valeur. L'effectif total est la somme de tous les effectifs de l'étude. -Une série statistique est une liste des valeurs et des effectifs étudiés, généralement présentés sous forma de tableau. -La fréquence d'une valeur mesure la proportion d'individus qui

Chapitre 2 Aspect théorique des séries temporelles Chapitre 2 Aspect théorique des séries temporelles Introduction L’analyse des séries chronologiques fait l’objet de développements nombreux et récents notamment en économie, son utilité apparait lorsque l'on cherche à analyser, comprendre ou encore prévoir un phénomène évoluant dans le temps. Le but est donc de tirer des conclusions à partir des séries observées. Nous avons fait appel à une des méthodes utilisées en séries temporelles

TECHNIQUES DE PRÉVISION R. Jahidi 1 Définition Prévision: Estimation de l’évolution future  d’une variable à laquelle on s’intéresse d’   i bl  à l ll     ’i té Se base sur des données de l’entreprise, de ses  partenaires, des consommateurs, et de  plusieurs organismes qui diffusent  l information  l’information  R. Jahidi 2 Utilité Permet de réduire l’incertitude pour prendre  des décisions et planifier: gestion de la production, investissements,  recrutements,.. , élaboration de budgets