Colinéarité

(1/VIF)) permet de vérifier la prémisse de multicolinéarité. Nous cherchons à obtenir une valeur VIF près de 1. Si elle est de 10, c’est problématique. Inversement, si la valeur de la tolérance est équivalente à 0,1, il y a un problème sérieux de colinéarité dans le modèle. Probablement que les corrélations entre 2 VI ou plus sont trop élevées. Les variables exclues Le tableau suivant présente les variables qui n’ont pas été retenues dans le modèle à chacune des étapes. Ce tableau est produit uniquement

plus efficace lorsque Également utiliser la procédure log-linéaire. Si votre variable dépendante est continue, utilisez-la Fondée sur des valeurs d’une variable continue (par exemple ”QI élevé” opposé à “QI faible”), Formes de régression, la multi colinéarité parmi les variables prédites peut entraîner une altération L’appartenance au groupe est une variable purement qualitative, si l’appartenance au groupe est Offertes par la variable continue elle-même. Procédure d’analyse discriminante. Si toutes

l’investissement, la publicité, marché total, frais de vente. Ainsi On doit porter attention aux relations entre les variables indépendantes. Si la corrélation entre deux de ces variables se situait à 0,9 (ou – 0,9), il y aurait un risque important de multi colinéarité. Nous aurions introduit deux variables qui mesurent sensiblement la même chose pour prédire les ventes. (Dans notre cas il s’agit du marché total et les frais de vente,) nous voulons éviter cette situation. Tableau des Variables Introduites/Supprimées :

[pic]relation entre deux objets ; cliquer sur (BC) et F. | |k. conjecture sur); BF )et );BC) |Icône « angle » cliquer sur « curseur » | |( recherche du coefficient. de colinéarité) |Définir un curseur variant entre -3 et 3 appliquer GeoGebra le nomme j ; | |rappel : dans affichage protocole de |En mode « déplacer » (voir i) , faire varier j.

aux points B(-1 ; 0) et C(6 ; 0) 3. Déterminer la position relative de Cg par rapport à (Ox) en fonction des valeurs de x Il s’agit de déterminer le signe de g(x) x - -1 6 + g(x) 0 + 0 Exercice 4 : 1. Question de cours : Critère de colinéarité :   x    x '  Soit u  y  et v  y '        u et v sont colinéaires  x y ‘ – x’ y = 0 2. Algorithme :   Demander les coordonnées des vecteurs u et v : x u ; y u ; x v ; y v SI x u  y v - x v  y u

⎜ 0⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎝ 0⎠ ⎝ 0⎠ ⎝ 0⎠ ⎝ 1⎠ Remarque : Si on essaie d’estimer le modèle avec les 4 variables indicatrices, le message « Near singular matrix » apparaît. Cela signifie que la matrice est singulière. En effet, il y a colinéarité entre la constante et le groupe des 4 variables indicatrices (d1 + d2 + d3 + d4 = 1). Il convient alors d’en supprimer une ou bien d’effectuer une régression sans terme constant. Chapitre 3 – Exercice 6 : Coefficient d’élasticité Mettre le modèle

(« ndiplom ») = 3. « Niv3 » prendra dans ces cas la valeur 1. « Niv4 » = 0 sauf pour les cas où le niveau de diplomation (« ndiplom ») = 4. « Niv2 », construit de la même manière, a été omis par choix ­méthodologique pour neutraliser un problème dit de colinéarité lié au fait que « niv1 », « niv2 », « niv3 », « niv4 » sont strictement complémentaires (la somme des 4 variables donnant une colonne de 1). On procède comme suit : À partir de Linear��, on remplit la fenêtre suivante (figure 6.3) : © 2005 – Presses

ndiplom ») = 3. « Niv3 » prendra dans ces cas la valeur 1. « Niv4 » = 0 sauf pour les cas où le niveau de diplomation (« ndiplom ») = 4. « Niv2 », construit de la même manière, a été omis par choix méthodologique pour neutraliser un problème dit de colinéarité lié au fait que « niv1 », « niv2 », « niv3 », « niv4 » sont strictement complémentaires (la somme des 4 variables donnant une colonne de 1). On procède comme suit : À partir de Linear, on remplit la fenêtre suivante (figure 6.3) : , © 2005

situations permettant de mettre en œuvre de nouveaux outils de l’analyse ou de la géométrie plane, notamment dans des problèmes d’optimisation. CONTENUS Géométrie plane Condition de colinéarité de deux vecteurs : xy yx 0 . Vecteur directeur d’une droite. Équation cartésienne d’une droite.  Utiliser la condition de colinéarité pour obtenir une équation cartésienne de droite. Déterminer une équation cartésienne de droite connaissant un vecteur directeur et un point. Déterminer un vecteur directeur d’une

. 4.2.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Complexes et vecteurs 5.1 Définition . . . . . . . . . . 5.2 Affixe d’un vecteur . . . . . 5.3 Somme de deux vecteurs . . 5.4 Angle orienté . . . . . . . . 5.5 Ensemble de points . . . . . 5.6 Colinéarité et orthogonalité 5.7 Nature d’un triangle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .