Test de Kolmogorov-Smirnov

suivent pas une loi normale d’après le test visuel des « qqplot ». 7|20 Gestion de Portefeuilles 2010 1.3 Tester la normalité Nous souhaitons tester la normalité des log-rentabilités. L’hypothèse testée est : Ho : Les log-rentabilités suivent une loi normale H1: les log-rentabilités ne suivent pas une loi normale. Nous désirons réaliser un test de niveau 5%. Nous allons utiliser 2 méthodes pour tester la normalité : -Le test Kolmogorov-Smirnov -Le test Shapiro Wilk Ces 2 tests sont facilement

résultat d'un test de Kolmogorov-Smirnov sur l'adéquation de drift à une loi exponentielle de paramètre lambda=1/mean(drift). ParagrapheSaisir votre texte ici. NewInsert equation |   | Enregistrer la réponse |   | 27. Question 5.4) (Points : 1,5)   |   | Le fait de choisir Lambda en fonction des données invalide la p-value fournie par R. On construit ci-dessous une p-value non-biaisée par bootstrap.Si D est la valeur de la statistique retournée par le test de Kolmogorov- Smirnov sous R, évaluer

PLAN Test de normalité de distribution : Test de Jarque-Bera ; Test de Shapiro - Wilks ; Test d'adéquation du Chi² ; Test de Kolmogorov – Smirnov. Mouvement brownien : Principe de l’homoscédasticité et l’hétéroscédasticité : Test student : Transformation du Cornish Fisher : Test de normalité de distribution L'étude de la normalité (au sens de la loi normale, de la loi de Gauss) est un problème ancien et important en statistique. Il est assez légitime de le voir

valeurs pseudo-aléatoires 20 Tests statistiques sur les générateurs Il s'agit d'utiliser des tests d'hypothèse afin de tester Ho : Notre générateur est bon. Il s'agit de tester si les Ui ont vraiment l'air d'être des v.a. i.i.d. U[0,1]. N'utilisez jamais un générateur à des fins sérieuses à moins de le tester vousmême, ou de savoir que c'est l'un des bons générateurs testés et suggérés dans la littérature. Les générateurs fournis sur les systèmes sont souvent très mauvais. - Chapitre VI -

............................................................. 7 2.1. Tests pour vérifier la loi de normalité ................................................................................................................................ 8 2.2. Le Test de Kruskal – Wallis ...................................................................................................................................................... 9 2.3. L’analyse discriminante .............................................

7 3.2. Droite de Henry relative aux 4 échantillons 8 3.3. Normalité des protocoles dérivés des différences individuelles 9 4. Tests d'homogénéité des variances 10 4.1. Tests d'homogénéité sur les données structurées "par groupe" 10 4.2. Test d'homogénéité sur les données structurées "par variable" 10 5. Présenter les résultats obtenus à l'aide de Statistica 11 5.1. Présenter les résultats dans un rapport 11 5.2. Utiliser les résultats dans un document Word 11 5.3. Compresser

exponentielle. Mais ce n’est pas la plus courante. Généralement, le taux est croissant. Le matériel s’use, les êtres vivants vieillissent… On regarde alors si une approximation par la loi de Weibull est possible (notamment par un test du khi² ou de Kolmogorov-Smirnov) et on détermine les deux ou trois paramètres de cette loi. Ainsi, une modélisation permet de répondre aux nombreuses questions opérationnelles qui faisaient passer des nuits blanches aux responsables concernés (budget de remplacement

deux dans des analyses bivariées. Les tris croisés, par exemple, permettent d’examiner les relations entre deux ou plusieurs variables. Ces relations peuvent être symétriques – l’analyse cherche à mesurer la liaison entre les deux variables et à en tester la signification –, ou dissymétriques – l’analyse cherche à expliquer les variations d’une variable dépendante par les variations d’une variable indépendante (Evrard et al., 2009). Ce dernier cas appelle des méthodes explicatives (ANOVA, régression

un ou plusieurs rectangles à un graphe box — Crée une boîte autour du graphique E.6 Tests statistiques cor.test Test de correlation (Pearson, Spearman et Kendall) chisq.test Test de chi 2 friedman.test Test des rangs de Friedman t.test Test t de Student var.test Test F de comparaison de variances kruskal.test Test de la somme des rangs de Kruskal-Wallis ks.test Test de Kolmogorov-Smirnov wilcox.test Tests de Wilcoxon (Mann-Whitney) E.7 Formules ~ Sépare les variables "à expliquer" des variables "explicatives"

des flux futurs jusqu’à extinction du portefeuille. Afin de calibrer le calcul du MCR et du SCR, la Commission Européenne a lancé un suivi d’études quantitatives d’impact (QIS). Ces études quantitatives d’impact illustrent la volonté du CEIOPS de tester différentes hypothèses possibles de calculs des exigences en capital et surtout de bénéficier de retours tant qualitatifs que quantitatifs sur les impacts de ces hypothèses. Mots clés : Solvabilité II, Capital de solvabilité, formule standard,