Test de Kolmogorov-Smirnov

garantie ...................................................................40 Tableau 13 : Répartition des sinistres selon le sexe .............................................................................40 Tableau 14 : Récapitulatif du test de Kolmogorov-Smirnov ................................................................56 Tableau 15 : Résultats de la modélisation pour la classe d’âge [66 ; 70] de l’exercice 2009 ...............67 Tableau 16 : Récapitulatif de la qualité d’ajustement du modèle

ln y = ln b + p ln x, y = aekx devient ln y = ln a + kx. ajustement Voir droite d’ajustement et khi–deux d’ajustement (test du). aléatoire (random) Cet adjectif qualifie dans la langue courante des phénomènes dont les « résultats » sont variables, non ou mal maîtrisables, imprévisibles, …, et s’oppose à « déterministe ». Il est égale- analyse de la variance (test d’) 3 A B C D E F G H ment employé, avec un sens mathématique codifié, dans des expressions qui désignent certains

SIMULATION ET METHODE DE MONTE CARLO III.II.1 PRINCIPE III.II.2 METHODE DE MONTE CARLO III.II.3 GENERATEUR DE LOI NORMALE CHAPITRE III : TIRAGE ALEATOIRE SUR LA DUREE DE VIE ET DISTRIBUTION DE LA PMT III.III.1 PRINCIPE III.III.2 RESULTATS III.III.3 TEST DE NORMALITE III.III.4 NOMBRE DE SCENARIOS ET LOI DES GRANDS NOMBRES CHAPITRE IV : MESURES DES RISQUES III.IV.1 LES MESURES DE RISQUE III.IV.2 LES PRINCIPALES MESURES DES RISQUES 4 /82 Régis LAVERDURE Mémoire ULP 2008 Pilotage d’un régime de retraite

boursière : 14 I.2.2. Le système d'information : 14 II. Les tests d'efficience informationnelle du marché financier Marocain  17 II.1. Les tests de normalité des séries de rendements 17 II.1.1. Les tests des paramètres de la forme  18 II.1.2. Le test paramétrique de normalité  21 II.2. Les tests économétriques des formes d'efficience 22 II.2.1. Les tests d'efficience faible des marchés boursiers  23 II.2.2. Les tests d'efficience semi-forte et forte des marchés boursiers  27 CHAPITRE II :

d’hypoth`ses optimaux e 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 D´finitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 5.3 Tests d’hypoth`ses simples . . . . . . . . . . . e 5.4 Tests d’hypoth`ses composites . . . . . . . . . e 5.5 Test du rapport des vraisemblances maximales . . . . . . . . . vraisemblance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

groupes. Les r´sultats, e e e pour la Variable D´pendante “nombre d’id´es rappel´es” (maximum 14) se trouvent cie e e dessous (mais avant, faites ce que doit faire un bon exp´rimentateur : prenez une feuille e et d´taillez les cinq premi`res ´tapes du test statistique avant de partir ` la pˆche aux e e e a e r´sultats) : e PSR73B - Statistiques param´triques et non param´triques 2005/2006 e e 13 Fig. 1 – Contexte inappropri´ (a) et appropri´ (b) pour l’exp´rience de Bransford e e e R´sultats

reflète pas la nature réelle de l’activité de l’entreprises. 5 5- Le test de la représentativité de l’échantillon Il parait qu’il est indispensable de comparer les entreprises composant l’échantillon retenu et l’ensemble des entreprises françaises cotées composant la population de référence. L’appréciation de la représentativité sera effectuée selon deux critères : taille et secteur d’activité. Dans ce cadre, le test de Khi-deux est le plus adapté car il permet de savoir si les différences

capital au titre du risque opérationnel, il doit également être utilisé dans la gestion d’entreprise c’est-à-dire que les compagnies doivent prouver qu’elles utilisent leur modèle interne comme un outil de pilotage et de management des risques (« use-test »). De plus, les compagnies doivent mettre en place des moyens de gestion et de contrôle des risques qui soient implantés dans toute l’entreprise, traduits dans l’organisation, les procédures et les systèmes d’information, documentés, à la base des

score et de Wald . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.3.1 Test du score . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.4 Tests asymptotiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.5 Tests fondés sur la vraisemblance . . . . . . . . . . . . . 7.5.1 Moyenne d’une gaussienne . . . . . . . . . . . . . 7.5.2 Moyenne de deux échantillons gaussiens . . . . . . 7.5.3 Covariance de deux échantillons gaussiens . . . . 8 Tests non paramétriques 8.1 Test du χ2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.1.1 Cas

qualité des deux variables que l’on souhaite comparer, sont résumés dans le tableau suivant Variables expliquée Variable explicative Métrique ordinale nominale nominale Test de différence de moyenne Analyse de variance ANOVA Test U de Mann-Whitney Test de Kolmogorov-Smirnov Test de Kruskal-Wallis Test de Khi Ordinale Coefficient point multi serial Coefficient de corrélation des rangs métrique Régression simple 3) Les analyses statistiques complexes multivariées : Elle