Colinéarité

criter. -8.883504 F-statistic 12.42917     Durbin-Watson stat 1.862562 Prob(F-statistic) 0.001323 D’après le tableau d’Eviews on remarque qu’il ya plusieurs variables non significatives (L’effet masque) donc il ya un problème de multi colinéarité Matrice de corrélation LVENTE LX2 LX3 LX4 LX5 LX6 LVENTE 1 -0.1005564240959154 -0.14626775376035 -0.07172365684092617 -0.5119627841398956 0.01655601283032362 LX2 -0.1005564240959154 1 0.99581906719296 0.9930380259044055 0.585051462261492 0.9737095026595129

de base). On considère les points I, J et K tels que : 1− → − → 3− → −→ 3 − → → − BI = BC ; AJ = AB et AK = AC. 2 2 4 Il s’agit de démontrer que les points I, J et K sont alignés. A B J K I C • Choix des deux vecteurs dont on va montrer la colinéarité Le choix est libre, à moins qu’il ne soit imposé par l’énoncé. − → → − Pour notre exemple, nous allons choisir les vecteurs JK et JI . − → • Expression du premier vecteur JK en fonction des points de la figure de base (A, B et C) → −→ 3 − → − →

Feuille Exo 1 I. Colinéarité de deux vecteurs u et ⃗v sont colinéaires SSI il existe λ≠0 tel que ⃗ u =λ ⃗ v . Définition : Deux vecteurs non nuls ⃗ Définition : Par convention, ⃗ 0 est colinéaire à tout vecteur. u ( x ) et ⃗v ( x ' ) sont colinéaires SSI x y '− x ' y=0 Propriété : Dans un repère du plan, ⃗ y y' Démonstration : II. Vecteur directeur d'une droite u est un vecteur directeur d'une droite d s'il existe A et B deux points de d distincts tels Définition : Un vecteur ⃗ ⃗ que AB=⃗ u . Remarque

engendrer de la multi colinéarité et biaiser notre analyse. Voir l’annexe 1 pour le tableau de corrélation entre les variables du modèle. En examinant ce tableau on constate qu’il y a une corrélation très forte de l’ordre de 91,30% entre l’année du bac et l’année de naissance. Pour éviter toute colinéarité, on va supprimer l’année du bac dans notre modèle. Dans notre fichier de données, nous avons plusieurs variables binaires et donc pour éviter les problèmes de colinéarités nous allons supprimer

CHAPITRE 7 ACTIVITÉS Vecteurs. Colinéarité (page 167) Activité 1 Activité 2 2 a) En C3 on obtient 0. 1 b) u(5 ; 0) et v(1 ; 3). r r Les vecteurs RAB et RCD sont colinéaires. b) On peut prendre pour coordonnées de D : (5 ; 3) ; (–1 ; 0) ; (7 ; 4) ; etc. Chaque fois, les vecteurs EAB et RCD sont colinéaires. Ces vecteurs ne sont pas colinéaires. 3 XY’ – X’Y = 0. 2 b) RAD = aru + brv. 1 4 1 4 et b = : RAD = RAB + RAC. 3 3 3 3 3 « RAB et RAC sont des

OM Exemples : dans chacun des cas ci-dessous, construire l'image de la figure par l'homothétie de centre O et de rapport k. Préciser également s'il s'agit d'un agrandissement ou d'une réduction. k=2 B Dans chaque cas, on écrira des relations de colinéarité ® ® O du type : OA¢ = 2 OA C A k= 1 2 A B O D k = –2 C A O B Théorème 1 : dans une homothétie, un point, son image et le centre sont ________________. ® ® ® ® Démonstration : par définition, la relation OM' = k OM signifie que les

régression 2.1 Régression dans un contexte non-expérimental ; hyper-expérimentalisme. Prédiction et explication. Inférence statistique sur des données d’observation. Fit-&-test technique. 2.2 Spécification des variables. Effet de structure. Quasi-colinéarité. « Effets vrais » des variables « toutes choses égales par ailleurs ». Illusions et pollution. Références Le Roux B. & Rouanet H. (2004), Geometric Data Analysis. (Avant-propos de Patrick Suppes, Stanford), Dordrecht : Kluwer. Chapitre 8 « Inductive

segments orientés pour les besoins de la mécanique : addition de forces, de vitesses... Le calcul vectoriel prend alors réellement son essor. I. Colinéarité de deux vecteurs Définition : Deux vecteurs non nuls u et v sont colinéaires signifie qu’ils ont même direction c’est-à-dire qu’il existe un nombre réel k tel que u = kv . Critère de colinéarité : x  x' Soit u et v deux vecteurs de coordonnées   et   dans un repère (O, i , j ).  y  y ' Dire que u et v sont colinéaires

est important de souligner que les tests de modération peuvent être influencés par la colinéarité entre variables indépendantes (cette dernière accroît l’imprécision des coefficients de régression des variables en cause et, ainsi, augmente le risque de considérer à tort ces coefficients comme non significativement différents de zéro (Lambin, 1994)). Il s'agit donc de vérifier l'existence éventuelle de colinéarité entre variables lorsque l'on procède à ce genre d’analyse. Remarques !

corpus traitant du thème .....et datant respectivement ........tirés de rouge et le noir de stendhal ,bel ami de maupassant et la nausée de jean Paul Sartre. Le point commun qui unissent les personnages de ses extraits est qu'ils ont tous une colinéarité avec la nature qu'ils découvrent au fur et à mesure en présence .En effet ,dans la nausée le songe que fait Antoine lui permet de trouver refuge chez la nature ceci est attesté par" comme je me sens loin deux du haut de cette colline "en effet