Combinaison linéaire

ordre 2) Solution maximale 3) Théorème de Cauchy–Lipschitz 4) Exemples II : Systèmes d'équations linéaires 1) Définition 2) Structure des solutions de l'équation homogène 3) Cas des matrices diagonales ou triangulaires 4) Méthode de variation des constantes 5) Systèmes non linéaires III : Equations différentielles du second ordre : 1) Equations linéaires à coefficients constants 2) Equations linéaires à coefficients non constants Annexe I : Méthodes approchées de résolution Annexe II : Le pendule

abréviations et l’indiçage 17 3. LE TERME D’ERREUR 17 4. LE RéSIDU 18 5. PRINCIPE D’AJUSTEMENT LINEAIRE 18 6. Rappels de la méthode de RéGRESSION LINEAIRE MCO 19 7. Formulation Matricielle 22 III. lien entre Inférence statistique et normalité : les restrictions linéaires 25 1. Hypothèses CLM 26 2. Distributions utiles aux Tests Statistiques en S/MLR 27 3. Tests de restrictions linéaires 31 IV. ILLUSTRATION des propriétés d’estimateurs mco : slr 35 1. LINÉARITÉ EN PARAMÈTRE SLR 35 2

point de vue théorique, la construction d'un modèle, représentatif de la réalité, très délicate. C'est précisément ce à quoi tente de répondre la régression Logistique. Comme nous allons le constater tout au long de ce travail, la régression linéaire simple ou multiple, répondant au simple critère des MCO (moindres carrés ordinaires), est souvent prise à défaut lorsqu'il s'agit d'applications de ce type. Soit, tout simplement, parce que les conditions initiales, à cause des propriétés mêmes de

© Stéphane Tufféry - Usage réservé à l’Université Rennes 1 5 Intérêt du data mining    On ne veut pas simplement confirmer des intuitions a priori par des requêtes dans les bases de données mais détecter sans a priori les combinaisons de critères les plus discriminantes Par exemple, dans le domaine commercial, on ne veut plus seulement savoir :  « Combien de clients ont acheté tel produit pendant telle période ? » Mais :  « Quel est leur profil ? »  « Quels autres produits

∈ E. 2 [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 9 mai 2012 Enoncés 4 Représentation linéaire matricielles d’une application Exercice 32 [ 01275 ] [correction] Soit f un endomorphisme d’un K-espace vectoriel E de dimension n ∈ N vérifiant f n = 0 et f n−1 = 0 Exercice 28 [ 01269 ] [correction] Déterminer la matrice relative aux bases canoniques des applications linéaires f suivantes : R3 → R 2 a) f : (x, y, z) → (x + y, y − 2x + z) b) f : c) f : d) f : R3 → R3 (x, y, z)

La régression linéaire Objectif : On souhaite expliquer une variable par d’autres vriables en cherchant un modèle entre la variable expliquée et la ou les variables explicatives. Exemple. On considère le nombre d’articles d’un produit vendus par une entreprise au cours des 5 dernières années. Année 2005 2006 200 2007 2008 Vente (milliers) 14 16 20 21 24 1. Nuage statistique. vente d'un produit ( milliers ) Vente 30 20 10 0 2003 2004 2005 2006 2007

Pratique de la Régression Linéaire Multiple Diagnostic et sélection de variables Version du 20 sept. 2009 Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: La_regression_dans_la_pratique macro: svmono.cls date/time: 20-Sep-2009/9:20 Page: 2 job: La_regression_dans_la_pratique macro: svmono.cls date/time: 20-Sep-2009/9:20 Avant-propos Ce support décrit quelques techniques statistiques destinées à valider et améliorer les résultats fournis par la régression linéaire multiple. Il correspond

gestion page 16 1 produit de matrices , présentation matricielle de problèmes linéaires 2 Matrice de probabilité et gestion des stocks 3 Matrices des gains et choix de stratégie de production 4 Systèmes linéaires – Méthode de Gauss Leçon 6 : Matrice Inverse – Systèmes d’équations Linéaires page 19 5 Matrice inverse et système linéaire 6 Système linéaires : les 3 conclusions possibles 7 Puissance d’une matrice et application Partie 3 : STATISTIQUES

telle que la moyenne et l’écart type. Nous avons ensuite réalisé des intervalles confiance pour estimer l’espérance. De plus, nous avons réalisé des tests d’hypothèse sur les différentes variables. Enfin, nous avons construit un modèle de régression linéaire. B. LES RESULTATS OBTENUS A) LES VALEURS EMPIRIQUES Nous avons recherché pour chacune des variables la moyenne et l’écart type dans l’échantillon. Nous avons ainsi calculé que l’âge moyen des fumeurs dans l’échantillon est d’environ 31 ans et

faut donc vérifier la relation dans les deux sens. De même, on ne peut pas parler de A-1 si la matrice A n’est pas inversible. • L’ensemble des matrices inversibles de Mn(K) est un groupe pour x (groupe commutatif). On le note GLn(K) « groupe linéaire des matrices carrées de format n ». Donc, GLn( K ) = { A ∈ Mn ( K ) / A est inversible} Si A et A’ ∈ GLn(K) alors AA’ ∈ GLn(K) et, ( AA ') −1 = ( A ') −1 × A−1 AC = BC (l’équivalence est vraie Conséquence : A = B seulement si C est inversible)