Exercice Sur Regression Lineaire Simple

confiance tests d’hypothèses 15 16 Outils de modélisation Les outils de modélisation expliquent et prédisent une ou plusieurs variables par une fonction mathématique d’autres variables Quelques exemples de modélisation : Régression simple, multiple, régression logistique, analyse de variance 17 18 19 20 SPSS L’environnement SPSS SPSS pour Statistical Package for Social Sciences Formation SMCS : Pratique de la statistique avec SPSS 22 SPSS Plusieurs types de

élèves. Liste des modalités du caractère Dépouillement Effectif Masculin IIII 5 Féminin II 2 1- 21 – Tableau statistique  Un tableau statistique est un tableau récapitulatif de l’enquête. On distingue deux types de tableaux : tableau à simple entrée Exemple : Répartition de 50 employés d’une entreprise selon le nombre d’enfants à charge Nombre d’enfants à charge Nombre d’employés 0 5 1 14 2 15 3 7 4 3 5 5 6 1 Total 50 tableau à double entrée Sexe Nombre

basse donnée (500) ; un multiple de la largeure (10). 4. Tableau de distribution des fréquences Ventes de la compagnie ABC 500$ 510$ 520$ 530$ à à à à Ventes moins de moins de moins de moins de Total 510$ 520$ 530$ 540$ Fréquence 4 1 3 4 12 Exercice formatif pratique file:///Users/marc/Documents/Statistiques%20descriptives.webarchive Page 16 of 94 Statistiques descriptives 09-12-28 10:11 AM À partir du tableau ci-dessous, les valeurs suivantes se trouvent dans quelle classe ? Glissez

Pour ce faire, calculons 3 𝑡𝑜𝑏𝑠(�̂�1) = |�̂�1 − 1| 𝑆𝐸(�̂�1) = |0,803 − 1| 0,0093 = 21,18 On rejette l’hypothèse nulle au seuil 5%. L’action A est moins volatile que le marché. Question 1 bis. Exercice. On s’intéresse au lien entre le nombre d’années d’études (𝑥) et le salaire (𝑦). Les données recueillies auprès de 7 personnes sont données par le tableau suivant : Nbre d’années d’études Salaire (en milliers de DH) 0 1 3 3

Paasche des prix 4) Indice de Paasche des quantités OFPPT/DRIF 4 Résumé de Théorie et Guide des travaux pratiques VIII- Régression et corrélation : A- Ajustement d’un nuage de points à une fonction à une fonction mathématique B- Mesure de l’intensité de la relation linéaire entre deux variables 1) Covariance 2) Coefficient de corrélation linéaire 3) Droites de régression IXSéries chronologiques : A- Décomposition des chroniques B- La détermination du trend C- Analyse de la composante aléatoire

Ricco Rakotomalala Econométrie La régression linéaire simple et multiple Version 1.0 Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Page: 2 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Avant-propos Lorsqu'on m'a demandé si je voulais assurer le cours d'économétrie en Licence L3-IDS (http://dis. univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude

Ricco Rakotomalala Econométrie Version 1.0 La régression linéaire simple et multiple Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Page: 2 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Avant-propos Lorsqu'on m'a demandé si je voulais assurer le cours d'économétrie en Licence L3-IDS (http://dis. univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude

Ricco Rakotomalala Econométrie La régression linéaire simple et multiple Version 1.0 Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 11-Feb-2013/22:06 Page: 2 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 11-Feb-2013/22:06 Avant-propos Lorsqu'on m'a demandé si je voulais assurer le cours d'économétrie en Licence L3-IDS (http://dis. univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude. D'une part une

données nécessaires pour les exercices et plusieurs liens intéressants. ` ´ Introduction a l’Econometrie – p. 2/? Plan du cours (Partie Économétrie) Chapitre 1. Nature de l’économétrie et des données économique. Partie I: Analyse de régression avec des données “cross-section”. Chapitre 2. Le modèle de régression simple. Chapitre 3. Le modèle de régression multiple: estimation. Chapitre 4. Le modèle de régression multiple: inférence. Chapitre 5. Le modèle de régression multiple: MCO asymptotiques

Modèle Linéaire de Régression Simple PLAN I. Modèle Linéaire de Régression Simple a. b. c. d. Rappels de notions Les hypothèses du modèle Estimation des paramètres Validation des modèles Déflater une série statistique Application Analyse de l’influence saisonnière Application Les hypothèses du modèle Détermination des paramètres Tests dans le M.R.M Exercices d’application Yousra Cherrouk 3 II. Traitement des séries statistiques a. b. c. d. a. b. c. d. III. Modèle Linéaire de Régression