Test De Normalite De Shapiro

première coulée ………………………....…..35 Tableau 2 : Récapitulatif des résultats obtenus pour la deuxième coulée………………...…...…...…35 Tableau 3 : Récapitulatif des résultats obtenus pour la troisième coulée……….………..…….….….36 Tableau 4 : Résultats du test de Cochran…………………………………....…………………...…….38 Tableau 5 : Résultats de l’ANOVA………………………………….....………………………...……38 Tableau 6 : Récapitulatif des résultats obtenus pour la côte x des plaques carrées….……………..…39 Tableau 7 : Récapitulatif des résultats

origines dans les travaux d’économistes industriels (Economides, 1996 ; Henard, 1998). Elle est utilisée originellement pour expliquer la structure de l’industrie, la standardisation des produits, etc. (Farrell et 3 Saloner, 1992, Katz and Shapiro, 1994). Selon, la définition de l’ITU (International Telecommunication Union), reprise par William (2005), « une externalité est un effet (soit un coût ou un bénéfice) ayant un impact sur une tierce partie par une décision (c’est-à-dire consommer

communiquer volontairement des informations sur les immatériels. L’ampleur de l’offre volontaire d’information sur le capital immatériel est mesurée par le nombre de mots. De ce fait, des modèles classiques de régression supposant la continuité et la normalité de la variable à expliquer et pouvant amener à prédire des valeurs négatives ou décimales s’avèrent inappropriés et peuvent conduire à des estimations inefficientes, inconsistantes et biaisées (Long et Freese, 2003). Par conséquent, il est opportun

traitement des donn´ees testes de Normalit´e et Normalisation des variables Cette ´etape est importante pour certain type de mod`eles `a cause de ses hypoth`eses, une des premi`eres tˆaches dans les phases d’exploratoire des variables est de tester leur normalit´e. la normalit´e d’une variables peut ˆetre v´erifi´ee `a l’aide des tests de Shapiro-Wilk, de kolmogoro-Smirnov,de Lillifors ou de Anderson-Darling ,aussi par le calcul des deux coefficients d’asym´etrie et d’aplatissement(test de Jarque Bera)

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

cette méthode est peu utilisée. Néanmoins, elle a le mérite d’intégrer l’intérêt à long terme des secteurs de croissance. Ce sont ceux qui maximise Vn, soit 85% de la valeur du titre. Examinons ce point plus en détail à travers le modèle de Gordon Shapiro : Dans ce modèle, la croissance est supposée constante et égale à g, de l’année 1 à l’année p : D1 = D0 × (1+g) D2 = D1 × (1+g) …………………. Dp+1 = Dp × (1+g) Si t est le taux de rentabilité exigé pour la valeur, alors la valeur de l’action est : Vaction

dans l’explication du processus d’amélioration d’attitude sous-jacent à la route préattentive. Cette dernière serait empruntée par le spectateur lorsqu’il n’a pas prêté suffisamment attention à la marque pour pouvoir ensuite la récupérer lors d’un test de reconnaissance, mais quelle que soit sa probabilité d’élaboration sur la marque. Le degré d’attention alloué à un stimulus a souvent été opérationnalisé par la reconnaissance du stimulus (Janiszewski, 1990b). Selon Ratneshwar et alii (1997), les

l’estimation des réserves est d’autant plus précise que le développement des sinistres de la branche étudiée est stable. Ainsi, les études de modélisation GAMs ont jusqu’à présent été appliquées à des triangles « classiques » servant de référence pour tester de nouvelles méthodes. Nous avons cependant choisi d’illustrer nos analyses à partir de triangles de liquidation « réels », chacun d’entre eux correspondant à une branche différente. Parmi les trois branches étudiées, l’une est à déroulement relativement

Analyses statistiques de base avec R et Rcmdr comme interface graphique Christian Jost - Biologie Santé - UE 3M7BS15M - 2010/11 Ce polycopié a été développé en 2009 pour une introduction aux statistiques de base (Chi-2, tests à un, deux ou plusieurs échantillons) en 4 TP de 2h, à l’aide de R 2.9.2 et R-commander 1.5-3. Attention, R-commander évolue rapidement, des versions antérieures ne correspondent pas toujours aux indications dans ce polycopié. Pour l’organisation des données les

marché est ainsi uniquement fonction des anticipations de dividendes, ce qui implique que les dividendes intègrent toute l’information disponible à propos des fondamentaux. La conséquence essentielle d’une telle approche est que l’on ne peut prétendre tester réellement l’efficience. On teste en effet inévitablement l’hypothèse jointe de la validité du modèle de formation des cours et l’efficience. Dès lors, si une telle hypothèse est rejetée, comment déterminer si ce rejet provient d’une inefficience