Ministère de la Jeunesse et des Sports Institut Royal de Formation des Cadres Département des Sciences de la Vie. A. Arfaoui

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Ministère de la Jeunesse et des Sports Institut Royal de Formation des Cadres Département des Sciences de la Vie. A. Arfaoui"

Transcription

1 Ministère de la Jeunesse et des Sports Institut Royal de Formation des Cadres Département des Sciences de la Vie A. Arfaoui

2 PLA Définitions Paramètres marginaux Covariance Coefficient de Corrélation Coefficient de détermination Droite de régression linéaire Régression non-linéaire

3 Série statistique bivariée On s intéresse à deux variables X et Y. Ces deux variables sont mesurées sur les n individus. Pour chaque individu, on obtient donc deux mesures. La série statistique est alors une suite de n couples de valeurs prises par les deux variables sur chaque individu : (x1, y1); ; (xn, yn) Les couples de valeurs (entiers ou réels) peuvent être représentés sur un graphique par des points de coordonnées x et y. On obtient un nuage de points.

4 1. Paramètres marginaux Les variables X et Y peuvent être analysées séparément. On peut calculer tous les paramètres dont les moyennes, les variances et les écarts-types : X i 1 x i Var( X ) ( ) X 2 xi 2 i 1 ( X ) Var( X ) ( Y ) Var( Y ) 2 y y i i i Y 1 2 i1 Var( Y ) ( ) Y Ces paramètres sont appelés paramètres marginaux : moyennes marginales, variances marginales, écarts-types marginaux, quantiles marginaux, etc...

5 La covariance est définie par: 2. Covariance Cov( X, Y ) k ( xi x)( yi y) i 1 x i 1 Cov( X, Y ) ( k y i i ) La covariance peut prendre des valeurs positives (liaison proportionnelle), négatives (liaison inversement proportionnelle) ou nulles (pas de liaison). x y

6 Exercices d application Exercice 1 On considère deux variables X et Y dont on connaît quelques valeurs : X Y Tracer le nuage de point Y en fonction de X. 2. Calculer les paramètres marginaux. 3. Calculer la covariance et le coefficient de corrélation.

7 Exercice 2 On a mesuré le poids et la taille pour 6 étudiants : X : Poids (Kg) Y : Taille (m) Etudier la liaison entre ces deux variables. Exercices d application 1,50 1,62 1,66 1,70 1,78 1,79

8 3. Coefficient de Corrélation r(x,y) mesure la dépendance linéaire entre X et Y : r( X, Y) Cov( X, Y) ( X ) ( Y) Le r(x,y) est toujours compris entre -1 et 1-1 r(x,y) 1

9 3. Coefficient de Corrélation Si r(x,y) > 0, le nuage de points est allongé parallèlement à une droite croissante X et Y proportionnelles. Si r(x,y) < 0, le nuage de points est allongé parallèlement à une droite décroissante X et Y inversement proportionnelles. Si r(x,y) 1, tous les points observés se trouvent à proximité d une droite liaison forte proportionnelle. Si r(x,y) -1, tous les points observés se trouvent à proximité d une droite liaison forte inversement proportionnelle.

10 r = 1 r = -1 r = 0 Exemples de nuages de points et coefficients de corrélation r > 0 r < 0 r = 0

11 4. Coefficient de détermination Le coefficient de détermination est le carré du coefficient de corrélation : r 2 ( X, Y ) r²(x,y) mesure le degré de signification de la liaison entre X et Y :

12 Table théorique du r² n r² n r² ,99 0,90 0,77 0,66 0,57 0,50 0,44 0,40 0,36 0,33 0,31 0,28 0,26 0,25 0,23 0,22 0,21 0, ,18 0,16 0,15 0,14 0,13 0,11 0,10 0,08 0,06 0,06 0,05 0,04 0,04 0,03 0,03 0,02 0,01 0,01 4. Coefficient de détermination Cette table donne les seuils de significativité statistique utilisés pour le coefficient de détermination r² en régression linéaire simple (avec n unités statistiques mesurées). Exemple : Avec n=30 unités, si le r²=0.2, la liaison est déclarée statistiquement significative car le seuil de 0.13 indiqué dans la table est dépassé. On conclut que les variables sont significativement corrélées. Si les seuils ne sont pas dépassés, on considérera que les deux variables ne sont pas corrélées.

13 Exercices d application Exercice 3 Afin de savoir si les basses températures influencent la performance des athlètes, on a mené une expérience dont les résultats sont les suivants: - Analyser ces données. Que peuton conclure à propos de cette influence? Température ( C) Performance (min)

14 4. Droite de régression linéaire La droite de régression est la droite qui ajuste au mieux un nuage de points. au sens des moindres carrés. On considère : Y a X b ( a = pente de la droite ) Le problème consiste à identifier une droite qui ajuste bien le nuage de points. a Cov( X, Y Var ( X ) ) et b Y ax

15 4. Droite de régression linéaire Représentation graphique : Y = X y2 230 y x 1 x

16 Bien que de nombreux phénomènes puissent s exprimer raisonnablement par des corrélations linéaires, il arrive parfois que l on soit confronté à des dépendances non-linéaires. De nombreux modèles non-linéaires se ramènent facilement aux modèles linéaires par des simples transformations. Voici quelques cas fréquents : Liaison non-linéaire Transformation 5. Régression non-linéaire Droite de régression linéaire y = k.e x y = ln(y) y = ln k + x y = k.x y = ln(y), x = ln(x) y = log k + x y = x/(x+k) y = (1/y ), x = (1/x) y = (1/) + (k/).x

17 Applications sur Excel 2007 Paramètres Formules Excel i1 i1 X 2 x i x i y i =SOMME.CARRES(série des valeurs) =SOMMEPROD(série des x i ; série des y i ) =MOYEE(série des x i ) Var (X) =VAR.P(série des x i ) (X ) =ECARTYPEP(série des x i ) Cov (X,Y) =COVARIACE(série des x i ; série des y i ) r (X,Y) =COEFFICIET.CORRELATIO(série des x i ; série des y i ) r² (X,Y) =COEFFICIET.DETERMIATIO(série des x i ; série des y i )

Chapitre 3. Les distributions à deux variables

Chapitre 3. Les distributions à deux variables Chapitre 3. Les distributions à deux variables Jean-François Coeurjolly http://www-ljk.imag.fr/membres/jean-francois.coeurjolly/ Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Grenoble University 1 Distributions conditionnelles

Plus en détail

Université Jinan Faculté de Gestion Tripoli - Liban. Statistiques. Examen Préparatoire. Version 1

Université Jinan Faculté de Gestion Tripoli - Liban. Statistiques. Examen Préparatoire. Version 1 Université Jinan Faculté de Gestion Tripoli - Liban Statistiques Examen Préparatoire Version 1 2011-2010 Statistiques Université de Jinan Faculté de Gestion Table des matières 1 Analyse statistique d'une

Plus en détail

Module 2 29 Décembre 2009 Intervenant: Dhuin STATISTIQUES

Module 2 29 Décembre 2009 Intervenant: Dhuin STATISTIQUES STATISTIQUES I. Séries statistiques simples... 1 A. Définitions... 1 1. Population... 1 2. Caractère statistique... 1 B. Séries classées / représentations graphiques.... 2 1. Séries classées... 2 2. Représentations

Plus en détail

1. La fonction de consommation keynésienne

1. La fonction de consommation keynésienne Rappels de cours Aix- Marseille Université - Faculté des Sciences Economiques Licence EM 1ère année - 2ème semestre Travaux dirigés de Macroéconomie Karine CONSTANT Gilles DE TRUCHIS 1. La fonction de

Plus en détail

Cours Statistiques descriptives

Cours Statistiques descriptives C. Terrier 1/5 29/9/24 Cours Statistiques descriptives Auteur : C. Terrier ; mailto:webmaster@cterrier.com ; http://www.cterrier.com Utilisation : Reproduction libre pour des formateurs dans un cadre pédagogique

Plus en détail

DUT Techniques de commercialisation Mathématiques et statistiques appliquées

DUT Techniques de commercialisation Mathématiques et statistiques appliquées DUT Techniques de commercialisation Mathématiques et statistiques appliquées Francois.Kauffmann@unicaen.fr Université de Caen Basse-Normandie 3 novembre 2014 Francois.Kauffmann@unicaen.fr UCBN MathStat

Plus en détail

Session 2011. Enseignement de Spécialité. Durée de l épreuve : 3 heures. Coefficient : 7. Ce sujet comporte 7 pages numérotées de 1 à 7.

Session 2011. Enseignement de Spécialité. Durée de l épreuve : 3 heures. Coefficient : 7. Ce sujet comporte 7 pages numérotées de 1 à 7. BACCALAURÉAT GENÉRAL Session 2011 MATHÉMATIQUES Série ES Enseignement de Spécialité Durée de l épreuve : 3 heures Coefficient : 7 Ce sujet comporte 7 pages numérotées de 1 à 7. L utilisation d une calculatrice

Plus en détail

Relation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire

Relation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire CHAPITRE 3 Relation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire Parmi les analyses statistiques descriptives, l une d entre elles est particulièrement utilisée pour mettre en évidence

Plus en détail

MATHÉMATIQUES ET SCIENCES HUMAINES

MATHÉMATIQUES ET SCIENCES HUMAINES MATHÉMATIQUES ET SCIENCES HUMAINES B. MARCHADIER Dépendance et indépendance de deux aléas numériques images Mathématiques et sciences humaines, tome 25 (1969), p. 2534.

Plus en détail

Chapitre 3 RÉGRESSION ET CORRÉLATION

Chapitre 3 RÉGRESSION ET CORRÉLATION Statistique appliquée à la gestion et au marketing http://foucart.thierry.free.fr/statpc Chapitre 3 RÉGRESSION ET CORRÉLATION La corrélation est une notion couramment utilisée dans toutes les applications

Plus en détail

CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE. Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE. (durée : cinq heures)

CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE. Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE. (durée : cinq heures) CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE (durée : cinq heures) Une composition portant sur la statistique. SUJET Cette épreuve est composée d un

Plus en détail

Correction du bac blanc CFE Mercatique

Correction du bac blanc CFE Mercatique Correction du bac blanc CFE Mercatique Exercice 1 (4,5 points) Le tableau suivant donne l évolution du nombre de bénéficiaires de minima sociaux en milliers : Année 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Plus en détail

UFR de Sciences Economiques Année 2008-2009 TESTS PARAMÉTRIQUES

UFR de Sciences Economiques Année 2008-2009 TESTS PARAMÉTRIQUES Université Paris 13 Cours de Statistiques et Econométrie I UFR de Sciences Economiques Année 2008-2009 Licence de Sciences Economiques L3 Premier semestre TESTS PARAMÉTRIQUES Remarque: les exercices 2,

Plus en détail

UNIVERSITÉ PARIS OUEST NANTERRE LA DÉFENSE U.F.R. SEGMI Année universitaire 2013 2014 MATHS/STATS. 1 Généralités sur les tests statistiques 2

UNIVERSITÉ PARIS OUEST NANTERRE LA DÉFENSE U.F.R. SEGMI Année universitaire 2013 2014 MATHS/STATS. 1 Généralités sur les tests statistiques 2 UNIVERSITÉ PARIS OUEST NANTERRE LA DÉFENSE U.F.R. SEGMI Année universitaire 2013 2014 Master d économie Cours de M. Desgraupes MATHS/STATS Document 4 : Les tests statistiques 1 Généralités sur les tests

Plus en détail

1 Complément sur la projection du nuage des individus

1 Complément sur la projection du nuage des individus TP 0 : Analyse en composantes principales (II) Le but de ce TP est d approfondir nos connaissances concernant l analyse en composantes principales (ACP). Pour cela, on reprend les notations du précédent

Plus en détail

1 Sujets donnés en option scientifique

1 Sujets donnés en option scientifique Les sujets suivants, posés aux candidats des options scientifique, économique, technologique et littéraire BL constituent la première version d un échantillon des sujets proposés lors des épreuves orales

Plus en détail

Statistiques à deux variables

Statistiques à deux variables Statistiques à deux variables Table des matières I Position du problème. Vocabulaire 2 I.1 Nuage de points........................................... 2 I.2 Le problème de l ajustement.....................................

Plus en détail

Chapitre IV : Couples de variables aléatoires discrètes

Chapitre IV : Couples de variables aléatoires discrètes UNIVERSITÉ DE CERG Année 0-03 UFR Économie & Gestion Licence d Économie et Gestion MATH0 : Probabilités Chapitre IV : Couples de variables aléatoires discrètes Généralités Définition Soit (Ω, P(Ω), P)

Plus en détail

Simulation Examen de Statistique Approfondie II **Corrigé **

Simulation Examen de Statistique Approfondie II **Corrigé ** Simulation Examen de Statistique Approfondie II **Corrigé ** Ces quatre exercices sont issus du livre d exercices de François Husson et de Jérôme Pagès intitulé Statistiques générales pour utilisateurs,

Plus en détail

a et b étant deux nombres relatifs donnés, une fonction affine est une fonction qui a un nombre x associe le nombre ax + b

a et b étant deux nombres relatifs donnés, une fonction affine est une fonction qui a un nombre x associe le nombre ax + b I Définition d une fonction affine Faire l activité 1 «une nouvelle fonction» 1. définition générale a et b étant deux nombres relatifs donnés, une fonction affine est une fonction qui a un nombre x associe

Plus en détail

Exercice 1 Analyse de données de débits et régime hydraulique. Nguyen Ha- Phong. Section génie civil 2012, Prof. Dr A. Schleiss

Exercice 1 Analyse de données de débits et régime hydraulique. Nguyen Ha- Phong. Section génie civil 2012, Prof. Dr A. Schleiss Exercice 1 Analyse de données de débits et régime hydraulique Nguyen Ha- Phong Section génie civil 212, Prof. Dr A. Schleiss A) Analyse hydrologique 1. Estimation des débits moyens journaliers de la station

Plus en détail

STA240 : Tests statistiques

STA240 : Tests statistiques STA240 : Tests statistiques 1 Règle de décision, seuil et p-valeur Dans un test, l hypothèse nulle H 0 est celle dont on choisit de maîtriser la probabilité de rejet à tort. C est celle à laquelle on tient

Plus en détail

DEFINITION et PROPRIETES des PRINCIPALES LOIS de PROBABILITES

DEFINITION et PROPRIETES des PRINCIPALES LOIS de PROBABILITES Université Paris1, Licence 00-003, Mme Pradel : Principales lois de Probabilité 1 DEFINITION et PROPRIETES des PRINCIPALES LOIS de PROBABILITES Notations Si la variable aléatoire X suit la loi L, onnoterax

Plus en détail

Statistique descriptive et prévision

Statistique descriptive et prévision Statistique descriptive et prévision Année 2010/2011 L. Chaumont Contents 1. Étude d une variable 5 1.1. Définitions................................ 5 1.2. Représentations graphiques usuelles................

Plus en détail

Terminale ES Correction du bac blanc de Mathématiques (version spécialité).

Terminale ES Correction du bac blanc de Mathématiques (version spécialité). Terminale ES Correction du bac blanc de Mathématiques (version spécialité). Lycée Jacques Monod février 05 Exercice : Voici les graphiques des questions. et.. A 4 A Graphique Question. Graphique Question..

Plus en détail

L équation. y = y x. Pierre Abbrugiati

L équation. y = y x. Pierre Abbrugiati { x L équation y = y x x < y Pierre Arugiati I Tale des matières 1 Introduction 1 1.1 Lemmes préliminaires........................ 1 2 Résolution dans N 2 3 3 Résolution dans Z 2 5 4 Résolutions dans Q

Plus en détail

Analyses de Variance à un ou plusieurs facteurs Régressions Analyse de Covariance Modèles Linéaires Généralisés

Analyses de Variance à un ou plusieurs facteurs Régressions Analyse de Covariance Modèles Linéaires Généralisés Analyses de Variance à un ou plusieurs facteurs Régressions Analyse de Covariance Modèles Linéaires Généralisés Professeur Patrice Francour francour@unice.fr Une grande partie des illustrations viennent

Plus en détail

t 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre :

t 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre : Terminale STSS 2 012 2 013 Pourcentages Synthèse 1) Définition : Calculer t % d'un nombre, c'est multiplier ce nombre par t 100. 2) Exemples de calcul : a) Calcul d un pourcentage : Un article coûtant

Plus en détail

C3 : Manipulations statistiques

C3 : Manipulations statistiques C3 : Manipulations statistiques Dorat Rémi 1- Génération de valeurs aléatoires p 2 2- Statistiques descriptives p 3 3- Tests statistiques p 8 4- Régression linéaire p 8 Manipulations statistiques 1 1-

Plus en détail

Analyse de données et méthodes numériques

Analyse de données et méthodes numériques Analyse de données et méthodes numériques Analyse de données: Que faire avec un résultat? Comment le décrire? Comment l analyser? Quels sont les «modèles» mathématiques associés? Analyse de données et

Plus en détail

Théorie des sondages : cours 5

Théorie des sondages : cours 5 Théorie des sondages : cours 5 Camelia Goga IMB, Université de Bourgogne e-mail : camelia.goga@u-bourgogne.fr Master Besançon-2010 Chapitre 5 : Techniques de redressement 1. poststratification 2. l estimateur

Plus en détail

Probabilités. I- Expérience aléatoire, espace probabilisé : ShotGun. 1- Définitions :

Probabilités. I- Expérience aléatoire, espace probabilisé : ShotGun. 1- Définitions : Probabilités I- Expérience aléatoire, espace probabilisé : 1- Définitions : Ω : Ensemble dont les points w sont les résultats possibles de l expérience Des évènements A parties de Ω appartiennent à A une

Plus en détail

Leçon N 4 : Statistiques à deux variables

Leçon N 4 : Statistiques à deux variables Leçon N 4 : Statistiques à deux variables En premier lieu, il te faut relire les cours de première sur les statistiques à une variable, il y a tout un langage à se remémorer : étude d un échantillon d

Plus en détail

OPTIMISATION À UNE VARIABLE

OPTIMISATION À UNE VARIABLE OPTIMISATION À UNE VARIABLE Sommaire 1. Optimum locaux d'une fonction... 1 1.1. Maximum local... 1 1.2. Minimum local... 1 1.3. Points stationnaires et points critiques... 2 1.4. Recherche d'un optimum

Plus en détail

Statistique Descriptive Élémentaire

Statistique Descriptive Élémentaire Publications de l Institut de Mathématiques de Toulouse Statistique Descriptive Élémentaire (version de mai 2010) Alain Baccini Institut de Mathématiques de Toulouse UMR CNRS 5219 Université Paul Sabatier

Plus en détail

BREVET DE TECHNICIEN SUPÉRIEUR SOUS ÉPREUVE : MATHÉMATIQUES. Comptabilité et gestion des organisations de 2001 à 2011

BREVET DE TECHNICIEN SUPÉRIEUR SOUS ÉPREUVE : MATHÉMATIQUES. Comptabilité et gestion des organisations de 2001 à 2011 BREVET DE TECHNICIEN SUPÉRIEUR A. P. M. E. P. SOUS ÉPREUVE : MATHÉMATIQUES Comptabilité et gestion des organisations de 2001 à 2011 Nouvelle-Calédonie 2000................................ 4 Métropole 2001..........................................

Plus en détail

Mémoire de n d'étude: Etudes statistiques. Mémoire de n d'étude: Etudes statistiques. Nicolas Sutton-Charani. Université Montpellier 1 1/31

Mémoire de n d'étude: Etudes statistiques. Mémoire de n d'étude: Etudes statistiques. Nicolas Sutton-Charani. Université Montpellier 1 1/31 1/31 Mémoire de n d'étude: Etudes statistiques Nicolas Sutton-Charani Université Montpellier 1 Plan Rappels de cours La base La Statistique Types des variables Outils mathématiques Statistiques descriptives

Plus en détail

Les coûts de la production. Microéconomie, chapitre 7

Les coûts de la production. Microéconomie, chapitre 7 Les coûts de la production Microéconomie, chapitre 7 1 Sujets à aborder Quels coûts faut-il considérer? Coûts à court terme Coûts à long terme Courbes de coûts de court et de long terme Rendements d échelle

Plus en détail

Fonctions de deux variables. Mai 2011

Fonctions de deux variables. Mai 2011 Fonctions de deux variables Dédou Mai 2011 D une à deux variables Les fonctions modèlisent de l information dépendant d un paramètre. On a aussi besoin de modéliser de l information dépendant de plusieurs

Plus en détail

Examen d accès - 28 Septembre 2012

Examen d accès - 28 Septembre 2012 Examen d accès - 28 Septembre 2012 Aucun document autorisé - Calculatrice fournie par le centre d examen Cet examen est un questionnaire à choix multiples constitué de 50 questions. Plusieurs réponses

Plus en détail

Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures)

Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures) Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures) Eercice 1 (5 points) pour les candidats n ayant pas choisi la spécialité MATH Le tableau suivant donne l évolution du chiffre

Plus en détail

Fonction exponentielle

Fonction exponentielle Fonction exponentielle Une fonction est dite exponentielle s il y a la présence d un facteur multiplicatif dans l expression. Ex.: 4x5x5x5x5x5x5x5 : le facteur multiplicatif est 5 La fonction de base d

Plus en détail

Statistique à deux variables

Statistique à deux variables Statistique à deux variables 1 Étendue en millions de kilomètres carrés 14 13,5 13 12,5 12 11,5 11 10,5 10 1978 y = 0,0424x + 96,522 1983 1988 1993 1998 2003 2008 Quel avenir pour l ours polaire? Le graphique

Plus en détail

l École nationale des ponts et chaussées http://cermics.enpc.fr/scilab

l École nationale des ponts et chaussées http://cermics.enpc.fr/scilab scilab à l École nationale des ponts et chaussées http://cermics.enpc.fr/scilab Tests de comparaison pour l augmentation du volume de précipitation 13 février 2007 (dernière date de mise à jour) Table

Plus en détail

Correction du premier sujet

Correction du premier sujet Correction du premier sujet Problème 1 1. Soit (u n ) la suite arithmétique de premier terme u 1 = 3 et de raison. Donner la somme des 0 premiers termes de cette suite. Préciser la formule utilisée.. Soit

Plus en détail

Économétrie 2 : données qualitatives, probit et logit

Économétrie 2 : données qualitatives, probit et logit URCA Hugo Harari-Kermadec 2008-2009 harari@ecogest.ens-cachan.fr Économétrie 2 : données qualitatives, probit et logit I Un modèle pour données qualitatives Cette section est fortement inspirée du cours

Plus en détail

COURS DE MATHEMATIQUES TERMINALE STG

COURS DE MATHEMATIQUES TERMINALE STG COURS DE MATHEMATIQUES TERMINALE STG Chapitre 1. TAUX D EVOLUTION... 5 1. TAUX D EVOLUTION ET COEFFICIENTS MULTIPLICATEURS... 5 a. Taux d évolution... 5 b. Coefficient multiplicateur... 5 c. Calcul d une

Plus en détail

La régression logistique. Par Sonia NEJI et Anne-Hélène JIGOREL

La régression logistique. Par Sonia NEJI et Anne-Hélène JIGOREL La régression logistique Par Sonia NEJI et Anne-Hélène JIGOREL Introduction La régression logistique s applique au cas où: Y est qualitative à 2 modalités Xk qualitatives ou quantitatives Le plus souvent

Plus en détail

Analyse en Composantes Principales

Analyse en Composantes Principales Plan du cours Analyse en Composantes Principales Introduction Les données Leurs représentations La méthode Modèle Interprétation statistique Espace principal Composantes Principales Représentations Graphiques

Plus en détail

Analyse en Composantes Principales

Analyse en Composantes Principales Analyse en Composantes Principales Anne B Dufour Octobre 2013 Anne B Dufour () Analyse en Composantes Principales Octobre 2013 1 / 36 Introduction Introduction Soit X un tableau contenant p variables mesurées

Plus en détail

Cours 2-3 Analyse des données multivariées

Cours 2-3 Analyse des données multivariées Cours 2-3 des données s Ismaël Castillo École des Ponts, 13 Novembre 2012 Plan 1 2 3 4 1. On s intéresse à un jeu de données multi-dimensionel, avec n individus observés et p variables d intérêt ( variables

Plus en détail

Annexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles

Annexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles Annexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles Quantiles En statistique, pour toute série numérique de données à valeurs dans un intervalle I, on définit la fonction quantile Q, de [,1] dans

Plus en détail

Rappel mathématique Germain Belzile

Rappel mathématique Germain Belzile Rappel mathématique Germain Belzile Note : à chaque fois qu il est question de taux dans ce texte, il sera exprimé en décimales et non pas en pourcentage. Par exemple, 2 % sera exprimé comme 0,02. 1) Les

Plus en détail

TP1 Master Finance logiciels Introduction à R

TP1 Master Finance logiciels Introduction à R TP1 Master Finance logiciels Introduction à R Emeline Schmisser, emeline.schmisser@math.univ-lille1.fr, bureau 314 (bâtiment M3). 1 Séquences, Vecteurs, Matrice Tableaux (arrays) Pour obtenir l aide de

Plus en détail

VI. Tests non paramétriques sur un échantillon

VI. Tests non paramétriques sur un échantillon VI. Tests non paramétriques sur un échantillon Le modèle n est pas un modèle paramétrique «TESTS du CHI-DEUX» : VI.1. Test d ajustement à une loi donnée VI.. Test d indépendance de deux facteurs 96 Différentes

Plus en détail

La régression linéaire et ses conditions d application

La régression linéaire et ses conditions d application Nº 752 BULLETIN DE L UNION DES PHYSICIENS 353 La régression linéaire et ses conditions d application par R. JOURNEAUX GHDSO/LIREST Université Paris XI, 91400 Orsay Dans un article récent publié dans le

Plus en détail

STATISTIQUES À UNE VARIABLE

STATISTIQUES À UNE VARIABLE STATISTIQUES À UNE VARIABLE Table des matières I Méthodes de représentation 2 I.1 Vocabulaire.............................................. 2 I.2 Tableaux...............................................

Plus en détail

INTRODUCTION À L ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES

INTRODUCTION À L ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES INTRODUCTION À L ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES Dominique LAFFLY Maître de Conférences, Université de Pau Laboratoire Société Environnement Territoire UMR 5603 du CNRS et Université de Pau Domaine

Plus en détail

Baccalauréat SMTG Pondichéry 8 avril 2014 Sciences et technologies du management et de la gestion correction

Baccalauréat SMTG Pondichéry 8 avril 2014 Sciences et technologies du management et de la gestion correction Baccalauréat SMTG Pondichéry 8 avril 0 Sciences et technologies du management et de la gestion correction EXERCICE points Les deux parties de cet exercice peuvent être traitées de manière indépendante.

Plus en détail

Mini Dictionnaire Encyclopédique Mathématiques. Fonction affine

Mini Dictionnaire Encyclopédique Mathématiques. Fonction affine Fonction affine ) Définition et Propriété caractéristique a) Activité introductive Une agence de location de voiture propose la formule de location suivante : forfait de 50 et 0,80 le km. Quel est le prix

Plus en détail

L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ

L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ INTRODUCTION Données : n individus observés sur p variables quantitatives. L A.C.P. permet d eplorer les liaisons entre variables et

Plus en détail

Licence Economie-Gestion, 1ère Année Polycopié de Statistique Descriptive. Année universitaire : 2013-2014.

Licence Economie-Gestion, 1ère Année Polycopié de Statistique Descriptive. Année universitaire : 2013-2014. Licence Economie-Gestion, 1ère Année Polycopié de Statistique Descriptive. Année universitaire : 2013-2014. Thèmes des séances de TD Thème n.1: Tableaux statistiques et représentations graphiques. Thème

Plus en détail

CHAPITRE 1 LA MÉTHODE DISCOUNTED CASH FLOWS

CHAPITRE 1 LA MÉTHODE DISCOUNTED CASH FLOWS CHAPITRE 1 LA MÉTHODE DISCOUNTED CASH FLOWS Ce chapitre est consacré à la valorisation par les cash flows actualisés ou DCF. Cette méthode est basée sur la capacité d une entreprise à générer des flux

Plus en détail

PETIT MANUEL DE SURVIE EN MATHÉMATIQUES À L USAGE DES TERMINALES STI2D (OU CE QU ON DOIT APPRENDRE ET CE QU ON PEUT RETROUVER SI ON EST MALIN) par M.

PETIT MANUEL DE SURVIE EN MATHÉMATIQUES À L USAGE DES TERMINALES STI2D (OU CE QU ON DOIT APPRENDRE ET CE QU ON PEUT RETROUVER SI ON EST MALIN) par M. PETIT MANUEL DE SURVIE EN MATHÉMATIQUES À L USAGE DES TERMINALES STI2D (OU CE QU ON DOIT APPRENDRE ET CE QU ON PEUT RETROUVER SI ON EST MALIN) par M. Vienney 2 M. VIENNEY Vous trouverez dans ce document

Plus en détail

Partie I. Les données quantitatives

Partie I. Les données quantitatives Variables quantitatives : analyse en composantes principales Jean-Marc Lasgouttes https://whorocqinriafr/jean-marclasgouttes/ana-donnees/ Partie I Les données quantitatives Description de données quantitatives

Plus en détail

RAPPELS DE MATHEMATIQUES. ORTHOPHONIE Première année. Dr MF DAURES

RAPPELS DE MATHEMATIQUES. ORTHOPHONIE Première année. Dr MF DAURES RAPPELS DE MATHEMATIQUES ORTHOPHONIE Première année 27 28 Dr MF DAURES 1 RAPPELS DE MATHEMATIQUES I - LES FONCTIONS A - Caractéristiques générales des fonctions B - La fonction dérivée C - La fonction

Plus en détail

Données qualitatives, modèles probit et logit

Données qualitatives, modèles probit et logit Données qualitatives, modèles probit et logit I Un modèle pour données qualitatives Cette section est fortement inspirée du cours de Christophe Hurlin. On est confronté à des données qualitatives en micro-économie

Plus en détail

Cours (8) de statistiques à distance, élaboré par Zarrouk Fayçal, ISSEP Ksar-Said, 2011-2012. Test du Khi 2

Cours (8) de statistiques à distance, élaboré par Zarrouk Fayçal, ISSEP Ksar-Said, 2011-2012. Test du Khi 2 Test du Khi 2 Le test du Khi 2 (khi deux ou khi carré) fournit une méthode pour déterminer la nature d'une répartition, qui peut être continue ou discrète. Domaine d application du test : Données qualitatives

Plus en détail

Espérance, variance, quantiles

Espérance, variance, quantiles Espérance, variance, quantiles Mathématiques Générales B Université de Genève Sylvain Sardy 22 mai 2008 0. Motivation Mesures de centralité (ex. espérance) et de dispersion (ex. variance) 1 f(x) 0.0 0.1

Plus en détail

BTS Mécanique et Automatismes Industriels. Équations différentielles d ordre 2

BTS Mécanique et Automatismes Industriels. Équations différentielles d ordre 2 BTS Mécanique et Automatismes Industriels Équations différentielles d ordre, Année scolaire 005 006 . Définition Notation Dans tout ce paragraphe, y désigne une fonction de la variable réelle x. On suppose

Plus en détail

Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions

Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions ISTIL, Tronc commun de première année Introduction aux méthodes probabilistes et statistiques, 2008 2009 Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions Exercice 1 Dans un centre avicole, des études

Plus en détail

Economie de l incertain

Economie de l incertain Economie de l incertain séance du 5 novembre 2005 Exercice Soient deux individus, et 2, avec le même niveau de richesse initiale W 0 = 00, mais avec des fonctions d utilité différentes, respectivement

Plus en détail

Analyse de la variance

Analyse de la variance M2 Statistiques et Econométrie Fanny MEYER Morgane CADRAN Margaux GAILLARD Plan du cours I. Introduction II. Analyse de la variance à un facteur III. Analyse de la variance à deux facteurs IV. Analyse

Plus en détail

Mth2302B - Intra Été 2011

Mth2302B - Intra Été 2011 École Polytechnique de Montréal page 1 Contrôle périodique Été 2011--------------------------------Corrigé--------------------------------------T.Hammouche Question 1 (12 points) Mth2302B - Intra Été 2011

Plus en détail

Sommaire. Chapitre 1 Variables et vecteurs aléatoires... 5. Chapitre 2 Variables aléatoires à densité... 65

Sommaire. Chapitre 1 Variables et vecteurs aléatoires... 5. Chapitre 2 Variables aléatoires à densité... 65 Sommaire Chapitre 1 Variables et vecteurs aléatoires............... 5 A. Généralités sur les variables aléatoires réelles.................... 6 B. Séries doubles..................................... 9

Plus en détail

Chapitre 2/ La fonction de consommation et la fonction d épargne

Chapitre 2/ La fonction de consommation et la fonction d épargne hapitre 2/ La fonction de consommation et la fonction d épargne I : La fonction de consommation keynésienne II : Validations et limites de la fonction de consommation keynésienne III : Le choix de consommation

Plus en détail

LE BUDGET DES VENTES.

LE BUDGET DES VENTES. R Cordier LE BUDGET DES VENTES. Conception du budget des ventes. ETUDE DU MARCHE Étude de la concurrence Définition d'une stratégie commerciale CONTRAINTES Capacités de production Possibilités d'évolution

Plus en détail

Cours de mathématiques

Cours de mathématiques Cours de mathématiques Thomas Rey classe de Terminale ES 2 Table des matières 1 Équations de droites. Second degré 7 1.1 Équation de droite.................................. 7 1.2 Polynôme du second degré..............................

Plus en détail

Comparaison entre un groupe expérimental et un groupe témoin (Corrigé) /30

Comparaison entre un groupe expérimental et un groupe témoin (Corrigé) /30 Comparaison entre un groupe expérimental et un groupe témoin (Corrigé) /30 I1 Connaissances préalables : Buts spécifiques : Outils nécessaires: Consignes générales : Test t de comparaison de moyennes pour

Plus en détail

Introduction à la Théorie des Valeurs Extrêmes Applications en actuariat

Introduction à la Théorie des Valeurs Extrêmes Applications en actuariat JJ Mois Année Introduction à la Théorie des Valeurs Extrêmes Applications en actuariat Armelle Guillou (Université de Strasbourg ) & Alexandre You (Société Générale Insurance) 1. Calibrage de la sinistralité

Plus en détail

Chapitre 9. La théorie du choix du consommateur

Chapitre 9. La théorie du choix du consommateur Chapitre 9 La théorie du choix du consommateur Le consommateur Comment sont prises les décisions de consommation? La théorie économique propose un modèle Le consommateur a un comportement maximisateur

Plus en détail

1S DS 4 Durée :?mn. 2. La courbe ci-dessous est la représentation graphique de la fonction g, définie sur I = [ 1; 3].

1S DS 4 Durée :?mn. 2. La courbe ci-dessous est la représentation graphique de la fonction g, définie sur I = [ 1; 3]. 1S DS 4 Durée :?mn Exercice 1 ( 5 points ) Les trois questions sont indépendantes. 1. Soit f la fonction définie par f(x) = 3 x. a) Donner son ensemble de définition. Il faut 3 x 0 3 x donc D f =] ; 3]

Plus en détail

Statistiques-Terminale ES

Statistiques-Terminale ES Statistiques-Terminale ES 1. Amérique du sud 2006 (5 points) Tous les résultats numériques seront arrondis à l unité près sauf indication contraire. Une machine est achetée 3 000 euros. Le prix de revente

Plus en détail

SESSION 2011 BACCALAURÉAT TECHNOLOGIQUE. Sciences et Technologies de la Gestion. Communication et Gestion des Ressources Humaines MATHÉMATIQUES

SESSION 2011 BACCALAURÉAT TECHNOLOGIQUE. Sciences et Technologies de la Gestion. Communication et Gestion des Ressources Humaines MATHÉMATIQUES SESSION 2011 BACCALAURÉAT TECHNOLOGIQUE Sciences et Technologies de la Gestion Communication et Gestion des Ressources Humaines MATHÉMATIQUES Durée de l épreuve : 2 heures Coefficient : 2 Dès que le sujet

Plus en détail

r SID \PARIS mculré JEAN MONNET Droit - Économie - Gestion FORMULAIRB .E UNIVERSITÉ Diplôme de D.A.E.IJ - Option A Année universitaire 2012-2013

r SID \PARIS mculré JEAN MONNET Droit - Économie - Gestion FORMULAIRB .E UNIVERSITÉ Diplôme de D.A.E.IJ - Option A Année universitaire 2012-2013 .E UNIVERSITÉ \PARIS r SID mculré JEAN MONNET Droit - Économie - Gestion Année universitaire 2012-2013 Diplôme de D.A.E.IJ - Option A 2ème session - Septembre 2013 Intitulé de la matière : MATHEMATIQUES

Plus en détail

TD : Microéconomie de l incertain. Emmanuel Duguet

TD : Microéconomie de l incertain. Emmanuel Duguet TD : Microéconomie de l incertain Emmanuel Duguet 2011-2012 Sommaire 1 Les loteries 2 2 Production en univers incertain 4 3 Prime de risque 6 3.1 Prime de risque et utilité CRRA.................. 6 3.2

Plus en détail

Cours de Statistiques

Cours de Statistiques Cours de Statistiques Romain Raveaux 1 1 Laboratoire L3I Université de La Rochelle romain.raveaux01 at univ-lr.fr Octobre 24-11, 2008 1 / 35 Sommaire 1 Quelques Rappels 2 numériques Relations entre deux

Plus en détail

Marketing quantitatif M2-MASS

Marketing quantitatif M2-MASS Marketing quantitatif M2-MASS Francois.Kauffmann@unicaen.fr UCBN 2 décembre 2012 Francois.Kauffmann@unicaen.fr UCBN Marketing quantitatif M2-MASS 2 décembre 2012 1 / 61 Première partie I Analyse Analyse

Plus en détail

Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques.

Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques. 14-3- 214 J.F.C. p. 1 I Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques. Exercice 1 Densité de probabilité. F { ln x si x ], 1] UN OVNI... On pose x R,

Plus en détail

Analyse de Données. Analyse en Composantes Principales (ACP)

Analyse de Données. Analyse en Composantes Principales (ACP) Analyse de Données Analyse en Composantes Principales (ACP) Analyse en composantes principales (ACP) ** Sur toute la fiche, on notera M' la transposée de M. Cadre de travail : On a des données statistiques

Plus en détail

Analyse de la variance avec Excel

Analyse de la variance avec Excel Analyse de la variance avec Excel Benoît Laine (ULB) 7 mars 2005 1 Quelques rappels sur l ANOVA 1.1 Introduction L objet de l analyse de variance est de définir et d étudier par le biais d un modèle statistique

Plus en détail

TSTT ACC OUTILS DE GESTION COMMERCIALE FICHE 1 : LES MARGES

TSTT ACC OUTILS DE GESTION COMMERCIALE FICHE 1 : LES MARGES TSTT ACC OUTILS DE GESTION COMMERCIALE FICHE 1 : LES MARGES Coût de revient du produit + Marge du fabricant = Prix de vente HT au distributeur Prix d'achat HT du distributeur + Marge du distributeur =

Plus en détail

Baccalauréat ES Amérique du Nord 30 mai 2013

Baccalauréat ES Amérique du Nord 30 mai 2013 Baccalauréat ES Amérique du Nord 30 mai 03 EXERCICE 4 points Cet exercice est un questionnaire à choix multiples. Chaque question ci-après comporte quatre réponses possibles. Pour chacune de ces questions,

Plus en détail

Bac SMS : Mathématiques Métropole Juin 2003

Bac SMS : Mathématiques Métropole Juin 2003 Bac SMS : Mathématiques Métropole Juin 2003 L'usage des calculatrices et des instruments de calcul est autorisé. Une feuille de papier millimétré est nécessaire pour le problème. Le formulaire ociel de

Plus en détail

Programme des épreuves des concours externes de recrutement des personnels techniques et administratifs de recherche et de formation

Programme des épreuves des concours externes de recrutement des personnels techniques et administratifs de recherche et de formation Programme des épreuves des concours externes de recrutement des personnels E1 RECRUTEMENT DES ASSISTANTS INGENIEURS DE RECHERCHE ET DE FORMATION...2 E1.1 Gestionnaire de base de données...2 E1.2 Développeur

Plus en détail

ECRICOME 2004. Voie Eco. 1 1 + x. f (x) dx n N, u n = 1. 0 xn f (x) dx

ECRICOME 2004. Voie Eco. 1 1 + x. f (x) dx n N, u n = 1. 0 xn f (x) dx ECRICOME 2004 Voie Eco 1 EXERCICE 1 EXERCICE Soient f la fonction numérique de la variable réelle définie par : x R, f (x = 1 2 et (u n la suite de nombres réels déterminée par : { u 0 = 1 f (x dx 0 n

Plus en détail

L acceptation de l homosexualité et de l adoption par les couples homosexuels à six mois de l élection présidentielle de 2012

L acceptation de l homosexualité et de l adoption par les couples homosexuels à six mois de l élection présidentielle de 2012 L acceptation de l homosexualité et de l adoption par les couples homosexuels à six mois de l élection présidentielle de 2012 Léa Morabito, Centre d Etudes Européennes, Sciences Po Paris. Manon Réguer-Petit,

Plus en détail

Découverte du logiciel ordinateur TI-n spire / TI-n spire CAS

Découverte du logiciel ordinateur TI-n spire / TI-n spire CAS Découverte du logiciel ordinateur TI-n spire / TI-n spire CAS Mémento Ouvrir TI-Nspire CAS. Voici la barre d outils : L insertion d une page, d une activité, d une page où l application est choisie, pourra

Plus en détail

Probabilités 2009-2010. Licence 2 Sciences économiques et Economie - Langues Année universitaire 2009-2010. Livret d exercices. x k pour tout x R. k!

Probabilités 2009-2010. Licence 2 Sciences économiques et Economie - Langues Année universitaire 2009-2010. Livret d exercices. x k pour tout x R. k! Licence 2 Sciences économiques et Economie - Langues Année universitaire 2009-2010 Probabilités A.L Basdevant, C. Hardouin Livret d exercices 1 Rappels, calculs utiles Exercice 1. 1) On rappelle que e

Plus en détail

13. Géométrie analytique

13. Géométrie analytique 13. Géométrie analytique La géométrie analytique permet de résoudre par le calcul des problèmes de géométrie. Il convient toutefois de ne pas perdre de vue que la géométrie analytique est d abord de la

Plus en détail