Exercice Sur Regression Lineaire Simple

polaire : 10 VII.Les graphiques à secteurs : 11 Chapitre II : LES PRANCIPALES CARACTERISTIQUES D’UN SERIE 13 INTRODUCTION 13 Chapitre III :Les Séries à double entrées : Régression Linéaire (Corrélation) 40 Chapitre IV : Analyse des séries chronologiques. 51 CHAPITRE V :Populations et échantillons, recensements et sondages 53 EXERCICES 56 Statistique descriptive Généralités : I. Définitions : On appelle statistique la méthode scientifique qui vise à observer, collecter, analyser des données quantitatives

de la concentration 33 II. La détermination graphique de la concentration la courbe de Lorentz GINI 35 Chapitre III :Les Séries à double entrées : Régression Linéaire (Corrélation) 37 I- notion de tableau de contingence : 37 II- généralisation du tableau de contingences : 38 III- La régression linéaire 39 IV- la corrélation linéaire : 43 Chapitre IV : Analyse des séries chronologiques. 47 I – Généralités : 47 II – l’analyse de la tendance longue : « trend » 48 CHAPITRE

Séries temporelles univariées 1- Aspect théorique - Définition - Usage des séries chronologiques - Composantes de la chronique - Analyse de saisonnalité • Tests de détection de saisonnalité • Méthodes de désaisonnalisation * Méthode de la régression sur le temps * Méthode de filtrage par la moyenne mobile 2- Application sous le logiciel SPSS Chapitre 2 : Introduction à la modélisation des séries temporelles univariées - Stationnarité des processus stochastiques - Fonction d’Autocorrélation

Chapitre 2- L’estimation ponctuelle et l’estimation par intervalle de confiance; Chapitre 3- Les tests statistiques, la régression simple et la régression multiple. Pr. Abdessamad OUCHEN, ENCG Fès, USMBA Fès 7 Références bibliographiques (liste non exhaustive) : • ELHAFIDI (Mouloud) et TOUIJAR (Driss), Eléments de statistique d’aide à la décision, cours et exercices résolus, Imp. INFOS-PRINT-FES, Mars 2000. • GOLDFARB (Bernard) et PARDOUX (Catherine), Introduction à la méthode statistique

Séminaire «Qu’est-ce que Faire preuve ? » CURAPP 5 Mai 2006 Henry Rouanet (CRIP5, Université René Descartes) & Frédéric Lebaron (Université d’Amiens) La preuve statistique : Examen critique de la régression 1. Econométrie et régression 2. Pour un usage raisonnable de la 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

conditions générales de solvabilité . Entre 1945 et 1950 Klein présentait ses premiers modèles dont la solution était obtenue par la méthode du maximum de vraisemblance . En 1949 Koopmans déterminait les conditions de solvabilité dans le cas d'un modèle linéaire . En 1954 Theil introduisait la méthode des doubles moindres carrés permettant des calculs effectifs . Toutefois la généralisation des modèles économétriques à équations simultanées utilisée pour des modèles prévisionnels se heurta pendant longtemps

KIIALDI KHALED Itmmm Rappels de cours Exercices corrigés es Sciences EXCK KH0LDI KHflLED METHODES STATISTIQUES Rappels de coars - Exercices corriges Réimpression 2005 OFFICE DES PUBUCATIONS UNIVERSITAIRES 1, Place centrale de Ben-Aknoun (Alger) Avant propos L'outil statistique trouve une place de plus en plUA importante dans de nombreux domaines tels que : Science? gte l'ingénieur ; sciences physiques , économiques , biologiques , sociales ; agronomie ; médecine ;,..

total: 100 % Remarques : * Pour les fréquences relatives, le tableau se lis comme suit : 10 % des livraisons reçues contenaient entre 1 et 5 colis. * La somme des fréquences relatives est toujours égale à 1. 2- Fréquences simples, fréquences cumulées : * Les fréquences simples, qu’elles soient absolues ou relatives, indiquent comment se distribue la variable par rapport aux différentes modalités. * Les fréquences cumulées, qu’elles soient absolues ou relatives, indiquent comment se répartis la variable

I. Description des processus TS et DS On se limite aux processus non saisonniers. A. Les processus TS Un processus TS s’écrit: xt = ft + εtoùft est une fonction polynômiale du temps, linéaire et εtun processus stationnaire de type ARMA. Le processus TS le plus simple est représenté par une fonction polynômiale de degré 1. Ce processus s’écrit : xt=a0+a1t+ εt Siεt est un bruit blanc (gaussien ou non), les caractéristiques de ce processus sont alors: Ext= a0+a1t+Eεt= a0+a1t

quantités 27 27 28 29 29 29 29 I- OFPPT/DRIF 4 Résumé de Théorie et Guide des travaux pratiques Statistiques 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 30 30 IX- 33 33 34 35 35 35 35 Séries chronologiques : A- Décomposition des chroniques B- La détermination du trend C- Analyse