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Analyse des variances (ANOVA)

Analyse des variances (ANOVA)

Qu'est-ce que l'analyse des variances (ANOVA) ?

L'analyse des variances (ANOVA) est une technique statistique utilisée pour tester les différences ou les corrélations dans les effets de variables indépendantes sur une variable dépendante.

L'ANOVA est utilisée en finance de plusieurs manières différentes, par exemple pour prévoir les mouvements des prix des titres en déterminant d'abord quels facteurs influencent les fluctuations des stocks. Cette analyse peut fournir des informations précieuses sur le comportement d'un titre ou d' un indice boursier dans diverses conditions.

Comprendre une analyse des variances

Les modèles statistiques d'analyse des variances (ANOVA) ont été initialement introduits dans un article scientifique écrit par Ronald Fisher, un mathématicien britannique, au début du XXe siècle. Il est crédité d'avoir introduit le terme variance.

Le test ANOVA n'examine pas seulement les différences, il examine également le degré de variance, ou la différence entre eux, dans les moyennes variables. C'est une façon d'analyser la signification statistique des variables. L'analyse ANOVA est parfois considérée comme plus précise que le test t car elle est plus flexible et nécessite moins d'observations. Il est également mieux adapté à une utilisation dans des analyses plus complexes que celles qui peuvent être évaluées en effectuant des tests.

De plus, les tests ANOVA permettent aux chercheurs de découvrir des relations entre les variables, contrairement à un test t. Les variantes des tests ANOVA comprennent l'ANOVA à un facteur (utilisée pour rechercher des différences statistiquement significatives entre deux ou plusieurs variables indépendantes), l'ANOVA à deux facteurs (pour découvrir l'interaction potentielle de deux variables indépendantes sur une variable dépendante) et l'ANOVA factorielle, qui implique généralement évaluer deux ou plusieurs facteurs ou variables à deux niveaux.

Analyse de la variance dans les finances

L'analyse des tests de variance est utilisée en finance de plusieurs manières différentes, par exemple pour prévoir les mouvements des prix des titres en déterminant d'abord quels facteurs influencent les fluctuations des stocks. Cette analyse peut fournir des informations précieuses sur le comportement d'un titre ou d'un indice boursier dans diverses conditions.

Ce type d'analyse tente de décomposer les différents facteurs sous-jacents qui déterminent le prix des titres ainsi que le comportement du marché. Par exemple, il pourrait éventuellement montrer dans quelle mesure la hausse ou la baisse d'un titre est due aux variations des taux d'intérêt. Un test t et un test f sont utilisés pour analyser les résultats d'un test d'analyse de la variance afin de déterminer quelles variables sont statistiquement significatives.

Analyse de variance dans d'autres applications

En plus de ses applications dans le secteur financier, l'ANOVA est également utilisée dans une grande variété de contextes et d'applications pour tester des hypothèses lors de l'examen des données d'essais cliniques.

Par exemple, pour comparer les effets de différents protocoles de traitement sur les résultats des patients ; dans la recherche en sciences sociales (par exemple pour évaluer les effets du sexe et de la classe sur des variables spécifiques), en génie logiciel (par exemple pour évaluer les systèmes de gestion de bases de données), dans la fabrication (pour évaluer les mesures de qualité des produits et des processus) et en design industriel, entre autres des champs.

Points forts

  • L'ANOVA est utilis√©e dans une vari√©t√© d'applications, y compris dans la finance et les march√©s financiers pour trouver et confirmer les corr√©lations et les associations entre divers facteurs.

  • Il existe une vari√©t√© de techniques ANOVA, y compris des mod√®les unidirectionnels, bidirectionnels et factoriels.

  • L'analyse des variances (ANOVA) est une m√©thode statistique qui analyse l'influence d'une ou plusieurs variables ind√©pendantes sur une variable d√©pendante d'int√©r√™t.