Test du χ²

..... 86 10.3 Tests de la validité du modèle .............................................................................. 87 10.3.1 Test d’adéquation du Chi-2 .......................................................................... 87 10.3.2 Test « up and down » ................................................................................... 88 10.3.3 Test du rapport de vraisemblances ............................................................... 89 Applications .........................

est un indicateur de dispersion c) la médiane de la série des écarts absolus à la moyenne est une mesure de l’asymétrie d) les trois quartiles sont des indicateurs de tendance centrale 5. Une étude des notes obtenues par deux classes d’une école à un test commun a fourni les résultats suivants : © Dunod. La photocopie non autorisée est un délit. Classe Effectif Moyenne Écart-type Médiane Classe 1 20 12 4 12 Classe 2 30 10 6 12 a) la note moyenne des deux classes réunies est égale à 11 b)

à 35,758, est largement supérieur à 3. On est donc confronté au cas d’une distribution nettement leptokurtique, c’est-à-dire qu’elle a des queues épaisses, en comparaison avec la distribution normale. D’après la table statistique de la loi Khi Deux χ 2 , la valeur critique au seuil de 5% est égale à 5,9915. Dans notre cas, la statistique Jarque-Bera (JB)11 est égale à 89 277.72 ; elle est donc fortement supérieure à 5,9915. La statistique JB donne à penser donc que la distribution des rendements

variables aléatoires numériques dont les paramètres (espérance, variance,. . . ) sont inconnus, il pourra s’agir d’estimer d’abord ces paramètres à l’aide des seules informations contenus dans de petits échantillons extraits de ces populations, puis de tester les hypothèses d’égalité ou d’inégalité de ces paramètres. 1 Table des matières 1 Estimation statistique 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Estimation ponctuelle d’un paramètre .

rencontrés durant le cours devraient permettre à l’étudiant(e) d’assimiler la matière. L’étudiant(e) devrait alors être en mesure de résoudre les autres exercices proposés dans les recueils d'exercices distribués en cours d’année, ce qui lui permettra de tester sa compréhension. Supports didactiques : Le syllabus de cours et d’exercices est disponible au SIC. OBJECTIFS SPÉCIFIQUES EN TERMES DE SAVOIRS En probabilité :     Identifier et manipuler les variable aléatoires; Reconnaître les distributions

dont 2 spores seulement correspondent à l ‘un ou à l’autre des génotypes recombinés - les deux autres étant de l ‘un ou l ‘autre des génotypes parentaux.). la fréquence de recombinés est ici de 20 + 202 / 1600= 0 , 126 recombinés Le test statistique habituel montre très facilement que les deux résultats observés, en spores (0,141) et en tétrades (0,126) ne sont pas significativement différents (4). 2. Recombinaison entre gènes et centromères Nous avons vu qu ‘il existe

mod´lisation de la machine et pour le calcul des e e e valeurs num´riques de ses param`tres (r´sistances et inductances). e e e Les signaux de la machine (machine r´elle et mod`le de simulation) sont utilis´s dans e e e le troisi`me chapitre pour tester l’identification de mod`les de comportement simples. La e e comparaison entre les r´sultats obtenus a partir des signaux exp´rimentaux et synth´tiques e ` e e permet la validation crois´e du mod`le de simulation et des mod`les de diagnostic. Nous e

l’ensemble des indicateurs composant l’index ; la contribution et la significativité de chacun d’entre eux étant évaluées à partir des valeurs des paramètres γ (Diamantopoulos et Winklholfer, 2001). D’autre part il est toujours utile de réaliser un test de validation croisée en répliquant les résultats à partir d’autres données. Néanmoins, si les deux premiers critères semblent assez logiques à respecter, on peut douter des deux derniers car ils risquent de conduire à l’élimination de certaines mesures

artificiels par rapport aux autres méthodes classiques en matière de détresse financière des firmes emprunteuses. Dans ce sens nous avons obtenu un taux de bon classement global de 97% pour l‟échantillon d‟apprentissage et 89.9% pour l‟échantillon test Mots clefs : Secteur bancaire scoring ; régression logistique, panel, réseaux de neurones, la prévision du risque de défaut Abstract This paper addresses the question of default prediction of short term loans for a Tunisian commercial bank

réalisation de notre étude. B- Le questionnaire Le questionnaire est un instrument de recherche qui permet de recueillir des données. La préparation d’un questionnaire appelle des décisions sur la nature, la rédaction, la forme, le test du questionnaire. 1. La structure du questionnaire Nos questionnaires, conformément aux normes statistiques, contiennent deux groupes de questions que sont : * Les données fondamentales Encore appelées variables dépendantes