Exercice Sur Regression Lineaire Simple

exponentiel simple. On suppose a = 0.1 Pour la première période, on assume que la prévision est 200; Par la suite : Ft = α Dt-1+ (1- α) Ft-1 Dt-1 : données réelles du semestre précédent Ft-1 : prévisions au mois précédent alors: F2 = (0.1) (200) + (1 - 0.1) (200) = 200 F3 = (.1) (250) + (1 - 0.1) (200) = 205 F4 = …. Et les résultats seront : Si l’on compare le calcul d’erreur à celui de la moyenne mobile, on obtient : V.3 Méthodes d’analyse de la tendance – Régression linéaire La régression linéaire

 ECONOMETRIE REGRESSION LINEAIRE SIMPLE 1. Régression linéaire simple Maintenant on se place dans le cas général, on a plusieurs séries : La série X : X1 X2 …Xi ... Xn on note la moyenne de X=1/n* La série Y : Y1 Y2 …Yi ... Yn on note la moyenne de Y=1/n* La série des estimations Yest notée aussi = α + ß * X : 1 2 .. i .. n La série des résidus .ε: ε 1 ε 2 … ε i ... ε n Y = α +β *X + ε = + ε et pour tout i allant de 1 à n Yi

www.elmerouani.jimdo.com 28/07/2012 Université Abdelmalek Essaâdi Faculté Polydisciplinaire de Tétouan LEF Sc. éco. & Gestion S6 lM ®E Régression Simple Exercices ero ni ua 1 FP Exercice 1: (Mesure d’efficacité de la force de vente) Te tou Au cours d’un mois donné, le représntant d’une société commercialisant du matériel de bureau a visité 56 entreprises réparties dans sept départements. an Le tableau suivant indique, département par département, le nombre de visites réalisées de même

Décision et Prévision Statistiques Thierry Verdel (2007) Chapitre 7 La régression linéaire Les sciences exactes sont fondées sur la notion de relations répétables, qui peut s’énoncer ainsi : dans les mêmes conditions, les mêmes causes produisent les mêmes effets. Notant alors x la mesure des causes, et y celle des effets, la liaison entre y et x s’écrit suivant la relation fonctionnelle y = fc HxL : à une valeur donnée de x correspond une valeur bien déterminée de y. Or, pour de nombreux

LABORATOIRE 10LABORATOIRE 9La corrélation et la régressionObjectifs de la séance : I. Les diagrammes de dispersion ou nuages de pointsII. La corrélation III. La régression IV. Exercices pratiquesI. Les diagrammes de dispersion ou nuages de points Le diagramme de dispersion, ou le nuage de points, constitue la représentation graphique de la relation entre deux variables de niveau de mesure proportionnel. Chaque point représente un couple d'observations (x, y) rapporté sur un graphique en prenant

et la transformation de données 13 avril 27 avril Analyse des données : Représentations graphiques 4 mai 11 mai Analyse des données : Les mesures descriptives 18 mai 1 juin Analyse des données : Corrélation et régression linéaire simple 8 juin 15 juin Tous Questions et distribution de l’examen Programme des TD 18h-20h 21 mars 12h-14h 22 mars 18h-20h 28 mars 12h-14h 29 mars 18h-20h 12h-14h 4 5 avril avril avril avril avril avril mai mai mai mai mai mai mai

statistique descriptive : Statistiques simples : paramètres de position et de dispersion Indices statistiques : indices simples et synthétiques Statistiques doubles : régression linéaire, modèles non linéaires Séries chronologiques : tendance générale, coefficients saisonniers, prévisions Basic command of Statistics : One-variable Statistics : measures of summary and variability Index numbers : simple and aggregate Two-variable Statistics : linear regression, nonlinear models Time Series : trend

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est un guide d’apprentissage à partir du manuel de Régis Bourbonnais, « Économétrie : manuel et exercices corrigés », Dunod, 6ème éd., 2006. Les données des exercices et les programmes peuvent être téléchargés sur le site http:\www.cip.dauphine.fr/bourbonnais puis cliquer sur le livre Econométrie. Les noms des fichiers correspondent au numéro de chapitre et numéro d’exercice : par exemple C3EX2 = Exercice 2 du chapitre 3. Merci de me signaler (sur mon E–mail : Regis.bourbonnais@dauphine.fr) toutes

D’INÉQUATIONS – SYSTÈMES A. DÉFINITIONS B. RÉSOLUTION ALGÉBRIQUE D’UNE ÉQUATION DU PREMIER DEGRÉ À UNE INCONNUE C. RÉSOLUTION ALGÉBRIQUE D’UNE INÉQUATION DU PREMIER DEGRÉ À UNE INCONNUE D. RÉSOLUTION DE SYSTÈMES D’ÉQUATIONS LINÉAIRES 1. Par substitution 2. Par combinaisons linéaires (par addition) 3. Graphiquement, si les équations n’ont que deux inconnues 4. Méthode du pivot E. LA MISE EN ÉQUATION – EXEMPLE 1. Définition précise des inconnues 2. Traduction des données sous forme mathématique