Loi de Cauchy (probabilités)La loi de Cauchy, appelée aussi loi de Lorentz, est une loi de probabilité continue qui doit son nom au mathématicien Augustin Louis Cauchy. Une variable aléatoire X suit une loi de Cauchy si sa densité , dépendant des deux paramètres et ( > 0) est définie par : La fonction ainsi définie s'appelle une lorentzienne. Elle apparaît par exemple en spectroscopie pour modéliser des raies d'émission. Cette distribution est symétrique par rapport à (paramètre de position), le paramètre donnant une information sur l'étalement de la fonction (paramètre d'échelle).
Hotelling's T-squared distributionIn statistics, particularly in hypothesis testing, the Hotelling's T-squared distribution (T2), proposed by Harold Hotelling, is a multivariate probability distribution that is tightly related to the F-distribution and is most notable for arising as the distribution of a set of sample statistics that are natural generalizations of the statistics underlying the Student's t-distribution. The Hotelling's t-squared statistic (t2) is a generalization of Student's t-statistic that is used in multivariate hypothesis testing.
Rendements d'échellevignette|Des rendements d'échelle croissants Les rendements d'échelle représentent l'accroissement de l'efficience (produire autant avec moins de moyens) à la suite de l'augmentation des facteurs de production. Les économies d'échelle traduisent la baisse du coût moyen de production consécutive à une hausse de la production. Les indicateurs des rendements d'échelle analysent la variation de l'activité d'une entreprise par rapport à la variation de ses facteurs de production.
Loi log-logistiqueDans la théorie des probabilités et en statistiques, la loi log-logistique (connue aussi comme la distribution de Fisk en économie) est une loi de probabilité continue pour une variable aléatoire strictement positive. Elle est utilisée dans l'étude de la durée de vie d'événement dont l'intensité augmente d'abord pour ensuite décroître, comme pour la mortalité dû au cancer après diagnostic ou traitement. Elle est aussi utilisée en hydrologie pour modéliser le débit d'un cours d'eau ou le niveau des précipitations, et en économie pour modéliser l'inégalité des revenus.
MoneynessIn finance, moneyness is the relative position of the current price (or future price) of an underlying asset (e.g., a stock) with respect to the strike price of a derivative, most commonly a call option or a put option. Moneyness is firstly a three-fold classification: If the derivative would have positive intrinsic value if it were to expire today, it is said to be in the money; If the derivative would be worthless if expiring with the underlying at its current price, it is said to be out of the money; And if the current underlying price and strike price are equal, the derivative is said to be at the money.
Évaluation financièreL'évaluation financière est l'estimation de la valeur (c'est-à-dire du prix potentiel): des actifs et engagements financiers (actions, obligations, options, contrats d'épargne) et des entreprises évaluation d'entreprise) Tout placement financier étant fait dans une optique future, les principaux paramètres d’estimation de la valeur du placement sont les gains que l'on attend et les risques que l'on perçoit. finance, actif financier, évaluation du prix d'une action, évaluation d'option, évaluation financière
Modèle d'évaluation des actifs financiersLe modèle d'évaluation des actifs financiers (MEDAF, ou en anglais Capital asset pricing model) est un modèle financier qui fournit une estimation du taux de rentabilité attendu par le marché pour un actif financier en fonction de son risque systématique. Le MEDAF ou capital asset pricing model explique la réalisation de l'équilibre du marché par l'offre et la demande pour chaque titre. Il permet de déterminer la rentabilité d'un actif risqué par son risque systématique. MEDAF est une traduction approximative de la version anglophone.
Exposant critiqueLors d'une transition de phase de deuxième ordre, au voisinage du point critique, les systèmes physiques ont des comportements universels en lois de puissances caractérisées par des exposants critiques. Au point critique, un fluide est caractérisé par une température critique et une densité critique . Pour une température légèrement supérieure à (à nombre de particules et volume constants), le système est homogène avec une densité . Pour une température légèrement inférieure à , il y a une séparation de phase entre une phase liquide (de densité ) et une phase gazeuse (de densité ).
Studentized residualIn statistics, a studentized residual is the quotient resulting from the division of a residual by an estimate of its standard deviation. It is a form of a Student's t-statistic, with the estimate of error varying between points. This is an important technique in the detection of outliers. It is among several named in honor of William Sealey Gosset, who wrote under the pseudonym Student. Dividing a statistic by a sample standard deviation is called studentizing, in analogy with standardizing and normalizing.
T-statisticIn statistics, the t-statistic is the ratio of the departure of the estimated value of a parameter from its hypothesized value to its standard error. It is used in hypothesis testing via Student's t-test. The t-statistic is used in a t-test to determine whether to support or reject the null hypothesis. It is very similar to the z-score but with the difference that t-statistic is used when the sample size is small or the population standard deviation is unknown.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Invariance d'échelleIl y a invariance d'échelle lorsqu'aucune échelle ne caractérise le système. Par exemple, dans un ensemble fractal, les propriétés seront les mêmes quelle que soit la distance à laquelle on se place. Une fonction g est dite invariante d'échelle s'il existe une fonction telle que pour tout x et y : Alors, il existe une constante et un exposant , tels que : En physique, l'invariance d'échelle n'est valable que dans un domaine de taille limité — par exemple, pour un ensemble fractal, on ne peut pas se placer à une échelle plus petite que celle des molécules, ni plus grande que la taille du système.
