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Sunday, 7 July 2024

Sujet: [OFFICIEL] Game Of Thrones: saison 8 Début Page précedente Page suivante Fin Le 10 mai 2019 à 22:35:57 Jean-crocodile a écrit: Le 10 mai 2019 à 22:34:07 [JunioR a écrit: Le 10 mai 2019 à 22:32:23 Jean-crocodile a écrit: Vous en avez pas marre de john serieusement? Un peu, mais je préfére mille fois lui à Danny la boudinée, même si j'espère que c'est Tyrion qui montera sur le throne tout sauf daenaris ou john par pitié Les gens qui ragent sur Jon, alors que c'est surement le seul a avoir autant galéré et a qui on a volé son moment de gloire absolue DING DONG ON SE RÉVEILLE LA FOLIE PREND LE DESSUS HOP HOP HOP Le 10 mai 2019 à 22:35:20 nicoleA a écrit: En vrai les plus gros fans de GOT, vous avez vu combien de fois les 7 premières saisons? Si vous me dites une ou deux fois et que vous faites un caca mou, vous abusez Les 7 saisons en entières, 3 fois Le 10 mai 2019 à 22:36:37 GendryBaratheon a écrit: Le 10 mai 2019 à 22:35:20 nicoleA a écrit: En vrai les plus gros fans de GOT, vous avez vu combien de fois les 7 premières saisons?

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Si vous me dites une ou deux fois et que vous faites un caca mou, vous abusez Une fois seul Une fois avec mon frère Une fois avec mon ex Donc 3 En vrai les plus gros fans de GOT, vous avez vu combien de fois les 7 premières saisons? Si vous me dites une ou deux fois et que vous faites un caca mou, vous abusez Je re-regarde tout depuis le début à chaque nouvelle saison. j'ai commencé à la saison 2 Le 10 mai 2019 à 22:37:30 nicoleA a écrit: Le 10 mai 2019 à 22:36:16 LouisDePoissy a écrit: Le 10 mai 2019 à 22:35:20 nicoleA a écrit: En vrai les plus gros fans de GOT, vous avez vu combien de fois les 7 premières saisons? Regarder game of thrones saison 1 episode 7 vf hd. Si vous me dites une ou deux fois et que vous faites un caca mou, vous abusez J'ai regardé que l'épisode 4 de la saison 8 moi d'ailleurs j'ai une bonne blague dessus si ca t'interesse Je suis tout ouie Toujours partant pour me fendre la poire Tu sais pourquoi le couple Missandei Ver gris tient pas la route? Le 10 mai 2019 à 22:39:35 LouisDePoissy a écrit: Le 10 mai 2019 à 22:37:30 nicoleA a écrit: Le 10 mai 2019 à 22:36:16 LouisDePoissy a écrit: Le 10 mai 2019 à 22:35:20 nicoleA a écrit: En vrai les plus gros fans de GOT, vous avez vu combien de fois les 7 premières saisons?

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Définition du coefficient de corrélation Le coefficient de corrélation est une mesure de la corrélation. Il permet de déterminer le lien entre deux actifs sur une période donnée. Un coefficient positif signifie que les deux actifs évoluent dans le même sens. A l'inverse, un coefficient négatif signifie que les actifs évoluent dans le sens opposé. La corrélation ou la décorrélation peut être plus ou moins forte et varie entre -1 et 1. Formule de calcul du coefficient de correlation Interprétation du coefficient de corrélation -1 signifie que les deux variables sont corrélées négativement de façon parfaite. Elles évoluent donc dans le sens contraire à chaque mouvement de marché. 1 signifie qu'il y a corrélation positive parfaite. Les deux variables évoluent dans le même sens et avec la même intensité. 0 signifie qu'il n'existe aucun lien entre les mouvements des deux variables. Elles sont totalement décolorées. Toutefois, cela ne veut pas dire que les variables sont indépendantes. Deux variables indépendantes sont forcement dé-corrélées mais l'inverse n'est pas forcement vrai.

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Deux actifs avec une corrélation de 0 ne sont forcement indépendants. - La corrélation étudie la moyenne des variations. Or si les variations d'un actif sont très hétérogènes, la dispersion autour de la moyenne est importante. L'actif aura toutefois une corrélation importante avec un actif dont la moyenne des variations est sensiblement la même mais dont la dispersion autour de la moyenne est beaucoup moins importante.

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Les cartes de corrélation permettent de voir des structures dans les corrélations. Cela a certes plus d'intérêt lorsqu'il y a beaucoup de variables, mais nous profitons de cet exemple pour montrer expliquer comment ces cartes peuvent être utilisées. La première représentation s'appuie sur une échelle de couleurs allant du bleu au rouge (échelle froid-chaud) pour l'affichage des corrélations. La couleur bleu correspond à une corrélation proche de -1 et la couleur rouge correspond à une corrélation proche de 1. Le vert correspond à une corrélation proche de 0. La deuxième carte de corrélation utilise les couleurs noire et blanche pour identifier respectivement les corrélations positives et négatives. La diagonale est afficher en gris. La troisième carte de corrélation utilise des motifs pour figurer le signe et l'intensité des corrélations: - les lignes partant du bas à gauche vers le haut à droite correspondent aux corrélations positives, et vice-versa; - plus les lignes sont serrées, plus la corrélation est proche de 0.

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Utilisation du package irr Rappelons qu'il existe différents modes de calcul de l'ICC. Lorsqu'il s'agit de déterminer quelle forme d'ICC est appropriée pour un jeu de données, on doit prendre plusieurs décisions (Shrout and Fleiss 1979): Seuls les individus doivent-ils être considérés comme des effets aléatoires (modèle a un facteur ("oneway")) ou sont-ils des individus et des évaluateurs choisis au hasard parmi un plus grand nombre de personnes (modèle à deux facteurs ("twoway"))?. Si la question d'intérêt concerne les différences dans les évalutions moyennes des juges, alors il faut calculer l'accord ("agreement") entre les évaluateurs au lieu de l'uniformité ("consistency"). Si l'unité d'analyse est une moyenne de plusieurs évaluations, l'unité doit être remplacée par "average". Dans la plupart des cas, cependant, les valeurs individuelles (unit = 'single') sont considérées. Vous pouvez spécifier les différents paramètres comme suit: library("irr") icc( anxiety, model = "twoway", type = "agreement", unit = "single") ## Single Score Intraclass Correlation ## ## Model: twoway ## Type: agreement ## Subjects = 20 ## Raters = 3 ## ICC(A, 1) = 0.

Si cet alpha est positif, alors le portefeuille ou le fonds est meilleur que l'indice. Plus cet alpha est élevé, meilleur est donc le fonds: par exemple, s'il est de 2, il est de 2% meilleur dans ses performances.