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Galerie de cartes mentales Carte mentale quantitative CFA niveau 1

Carte mentale quantitative CFA niveau 1

Un article sur la carte mentale quantitative de niveau 1 du CFA, comprenant la valeur temporelle de l'argent, l'échantillonnage et l'estimation, les tests d'hypothèses, etc.

Modifié à 2023-11-24 14:21:22

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Session d'étude 1-7 Méthodes quantitatives

R1 La valeur temporelle de l’argent

1.Tarif

Taper

Taux de rendement requis

R=RnRP

prime de risque de défaut

prime de risque de liquidité

prime de risque à l'échéance

Taux de remise

Coût d'opportunité

Taux nominal sans risque

Rr=Rn-i^e

2.OREILLE

HPR=(FV-PV)/PV

OREILLE=（1 R/m)^m-1

OREILLE=e^r-1

FV=PV*(1 OREILLE)

FVn=PV*(1 OREILLE)^n=PV*(1 r/m)^(m*n)

Opération logarithmique

a^b=c logac=b

3. Rente

Éléments

I/Y

PMT

Taper

Rente due

Rente ordinaire

Perpétuité

PV=PMT1/R

Application

Des flux de trésorerie inégaux

Utilisation de la calculatrice

Ajustez le point décimal à quatre positions

Calcul en chaîne/calcul algébrique

Les touches de fonction

Les numéros à variable unique d'abord, puis les clés

Double numéro-clé-numéro variable

Il en manque un à quatre des cinq éléments de la rente

Paramètres BGN et FIN

AMORTISSEMENT

Pn et Pn 1, du début de la nième période à la fin de la nième période

Solde de clôture du passif de BAL pour la période n

Remboursement du principal de PRN au cours de la nième période

Intérêts INT remboursés au cours de la période n

R2 Organiser, visualiser et décrire les données

1.Types de données

Données structurelles

Donnees numeriques

Données continues

Données discrètes

Données catégorielles

Données nominales

Application

Données ordinaires

Données non structurées (source alternative)

Variable

Observation

Tableau unidimensionnel

Données de séries chronologiques

Application

Données transversales

Tableau rectangulaire bidimensionnel (tableau de données)

Données du panneau

2. Visualisation des données

Données numériques

Répartition des fréquences

Fréquence absolue

Fréquence relative

Fréquence absolue cumulée

Fréquence relative cumulée

Histogramme

Polygone

Nuage de points

Données catégorielles

Tableau de contingence

Matrice de confusion

Test d'indépendance du chi carré

Diagramme à bandes

Diagramme de Pareto

Graphique à barres groupées (graphique à barres groupées)

Graphique à barres empilées

Carte des arbres

Application

Carte de chaleur

Application

Graphique en ligne

Graphique linéaire à bulles

Données non structurées

Mot nuage

3. Mesures de tendance centrale

Mode

Médian

Signifier

La moyenne arithmétique

La moyenne pondérée

La moyenne géométrique

La moyenne harmonique

Sélection de différents moyens

A>=G>=H

4.Quantiles

Quartile/Quintile/Décile/Percentile

Ly = (n 1)y/100

Diagramme en boîte et moustaches

5.Dispersion

Dispersion absolue

Gamme

FOU

Variance

Pour la population

Comme échantillon

Semi-variance

Semi-variance cible

Utilisation de la calculatrice

Écart-type

Pour la population

Comme échantillon

Dispersion relative

Coefficient de variation

Rapport de netteté

6. Asymétrie et aplatissement

Asymétrie

Type

Symétrique

Inclinaison positive (à droite)

Inclinaison négative (gauche)

Mode/Médiane/Moyenne

Calcul d'asymétrie (puissance = 3)

Retour

Aplatissement

Taper

Mésokurtique

Leptokurtique

Platykurtique

Calcul du Kurtosis (puissance = 4)

Aplatissement excessif

Exemple d'aplatissement – 3

Leptokurtique——Grosse queue

7. Covariance et corrélation

Covariance

Coefficient de corrélation

Limites de l'analyse de corrélation

Concepts de probabilité R3

1.Concepts de base, chances pour/contre

Formulaire

Probabilité objective et probabilité subjective

chances pour/contre

PENNSYLVANIE)

P(UNE|B)

2.Règles de calcul des probabilités

deux événements

Mutuellement exclusifs

Indépendant

deux règles

Règle de multiplication

Règle d'addition

Formule de probabilité totale

3. Valeur attendue et écart

Valeur attendue

Variance

4.Rendement attendu et variance des portefeuilles

Rendement attendu des portefeuilles

Variation des portefeuilles de portefeuilles

Calcul de combinaisons de deux types ou plus

Avec corrélation

Covariance et corrélation

Covariance

Corrélation

5. Formule de Bayes

Application

6. Factorielle & combinaison & permutation

Règle de multiplication

Factorielle

Étiquetage (ou multinomial)

Application

Combinaison

Permutation

Utilisation de la calculatrice

Factorielle

Permutations

Distributions de probabilités communes R4

1. Propriétés de distribution discrète et de distribution continue

Variables aléatoires discrètes

Variables aléatoires continues

Fonction de densité de probabilité (p.d.f) : f(x)

Fonction de probabilité cumulative (c.p.f) : F(x)

2. Distribution discrète

Distribution uniforme discrète

Distribution binomiale

Attente et écart

Calcul de probabilité

Application

3. Distribution continue

Distribution uniforme continue

Distribution normale

Propriétés

X~N(µ , σ²)

Distribution symétrique : asymétrie = 0 ; aplatissement = 3 ; aplatissement excessif = 0 ;

Une combinaison linéaire de variables aléatoires qui sont normalement distribuées est également normalement distribuée.

À mesure que les valeurs de x s'éloignent de la moyenne, la densité de probabilité devient de plus en plus petite mais reste toujours positive.

Les intervalles de confiance

La relation entre K et l'intervalle de confiance (probabilité)

Distribution normale standard

Application

Distributions univariées(distribution multivariée)

Application

Risque de manque à gagner

Rapport sécurité avant tout

Distribution lognormale

Application

Plusieurs autres distributions

La distribution du chi carré (X ^ 2)

Distribution T de Student

Application de la distribution T

Application

La distribution F

4. Simulation de Monte-Carlo

Application

R5 Échantillonnage et estimation

1. Méthodes d'échantillonnage

Méthodes de probabilité

Échantillonnage aléatoire simple

Échantillonnage aléatoire stratifié

Échantillonnage systématique

Échantillonnage en grappes

Méthodes non probabilistes

Échantillonnage de commodité

Échantillonnage du jugement

Application

Erreur d'échantillonnage

2. Théorie de la limite centrale

Erreur standard

3. Propriétés des estimateurs

Impartialité

Efficacité

Cohérence

Application

4. Estimation des points et de l'intervalle de confiance

Estimation ponctuelle

Estimation de l'intervalle de confiance

Application

Détermination des statistiques pour les intervalles de confiance

Application

5. Rééchantillonnage

Amorçage

Couteau de poche

6. Biais

Biais de surveillance des données/biais d’exploration de données

Biais de sélection de l'échantillon

Biais de survie

Biais d’autosélection

Biais de sélection implicite

Biais de remplissage

Biais d’anticipation

Application

Biais de période

Test d’hypothèse R6

1. Méthode de la valeur critique

Test de moyenne

Étape 1 : Énoncez l’hypothèse

Hypothèse nulle

Application

Hypothèse alternative

Étape 2 : tester les statistiques

Étape 3 : Niveau de signification

valeur critique

Étape 4 : Règle de décision

Rejeter la région

Étape 5 : Tirer une conclusion

Demande1

Demande2

Application3

Test de signification de corrélation

Application

Demande2

Test d'indépendance

Application

Autres tests d'hypothèses

Test d'hypothèse moyenne

Application

Test d'hypothèse de variance

Demande1

Demande2

Application3

2. Méthode de la valeur P

Application

3. Erreurs de type I et de type II

Application

4. Tests paramétriques et tests non paramétriques

Tests paramétriques

Tests non paramétriques

R7 Introduction à la régression linéaire

1. Bases de la régression linéaire simple

Régression linéaire

La variable dépendante, Y

La variable indépendante, X

Variable muette (variable indicatrice)

Application

Coefficient de pente, b1

Terme d'origine, b0

Le terme d’erreur, εi

Hypothèses de la régression linéaire

2. Estimation

Estimation ponctuelle

Moindres carrés ordinaires (OLS)

Application

Estimation de l'intervalle de confiance

3. Test d'hypothèse

Test des coefficients de régression

Par méthode de valeur critique

Application

Demande2

Par méthode de valeur P

Mesure de la condition physique du modèle

Test F

Tableau d'analyse de variance (ANOVA)

Plusieurs R

Application

4. Estimation de Y

Application

5. Formes de régression linéaire simple

Application

Concepts statistiques et rendements du marché (ancienne version)

Échelles de mesure

Types d'échelles de mesure

Échelles nominales

Échelles ordinales (>, <)

Échelles d'intervalle (>, <, , -)

Échelles de rapport (>, <, , -, *, /)

Population et échantillon

Répartition des fréquences

Intervalle

Fréquence absolue

Fréquence relative

Fréquence absolue cumulée

Fréquence relative cumulée

Histogramme

Polygone

Mesures de tendance centrale

Signifier

Mode

Médian

La moyenne arithmétique

Évaluez les rendements de l’année prochaine

La moyenne pondérée

Appliquer des pondérations de portefeuille

La moyenne géométrique

Calculer en utilisant le taux de rendement moyen pour chaque période

L'idée d'intérêt composé, évaluant les performances passées

La moyenne harmonique

Application pour calculer le prix de revient moyen

A>=G>=H

Dispersion absolue

Gamme

FOU

Variance

variance de la population

variance de l'échantillon

Écart-type

écart type de la population

écart type de l'échantillon

Inégalités de Chebyshev, CV et SR

L'inégalité de Chebyshev

Coefficient de variation

Rapport de netteté

Asymétrie et Kurtosis

Asymétrie

Type

Symétrique

Inclinaison positive (à droite)

Inclinaison négative (gauche)

Relation mode/médiane/moyenne

Puissance de calcul d'asymétrie = 3

Retour

Aplatissement

Taper

Mésokurtique

Leptokurtique

Platykurtique

Puissance de calcul du kurtosis = 4

Aplatissement excessif

Exemple d'aplatissement – 3

Leptokurtique——Grosse queue

Utilisation de la calculatrice

Calculer la moyenne et la variance