Exercice Sur Regression Lineaire Simple

Historique Historique Après-guerre Après-guerre • Succès des applications militaires. • Intérêt marqué des entreprises pour la RO. • Applications civiles, d’abord dans les grandes entreprises industrielles : – Ex: industrie pétrolière - programmation linéaire pour la gestion de la production • Plus tard, resultats utilisés (à moindre coût) par des organisations plus petites. • Facteur clé : développement de l’informatique. 2008/2009 15 Prise de Décision Prise de Décision Réalité •Sociale •Politique

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

MATH 401 : Statistiques descriptives et probabilitésTPs : Initiation aux statistiques appliquées à la biologie1/ R, c’est quoi ? · un langage de programmation informatique => nécessite d’apprendre une nouvelle “langue” ; · développé notamment pour l’analyse statistique et graphique ; · mais beaucoup plus, car enrichi par tous : 6470 packages (au 01/04/2015) ; · un logiciel libre

Indice de Paasche des prix 4) Indice de Paasche des quantités 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

Manuscrit auteur, publié dans "Identification et maîtrise des risques : enjeux pour l'audit, la comptabilité et le contrôle de gestion, Belgique (2003)" SCORING ET ANTICIPATION DE DEFAILLANCE DES ENTREPRISES : UNE APPROCHE PAR LA REGRESSION LOGISTIQUE Patrick BOISSELIER Maître de conférences, chercheur au CRIFP1, Responsable de l’axe « Edhec Risk and Asset, Management Research Center » de l’EDHEC, IUT de Nice, 41, bd. Napoléon III 06041 NICE Cedex, boisseli@idefi.cnrs.fr Dominique DUFOUR Maître

d’association Les associations sont des critères permettant de regrouper des variables. Elles se mesurent différemment selon que l’on s’intéresse à des variables quantitatives ou qualitatives. L’association sur des variables quantitatives La corrélation linéaire Elle mesure la covariation qui existe entre deux variables X et Y. Le coefficient de corrélation indique si deux variables évoluent dans le même sens ou en sens contraire. Il est compris entre -1 (corrélation négative) et +1 (corrélation positive)

Introduction à l’économétrie Le modèle de régression linéaire simple Support de cours destiné aux étudiants de 3e année de licence shs/miashs/mase Université Charles-de-Gaulle Lille 3 UFR IDIST O. Torrès Année universitaire 2010-11 (version du 8/9/2010, 16:23) 2 Introduction : présentation du cours Ce cours est une introduction aux méthodes et modèles de base de l’économétrie. Cette dernière s’entendra ici comme une branche de la statistique mathématique (ou inférentielle)

Table des matières Avant-propos Remerciements xxi xxii Partie I – Analyse numérique 1 Algèbre linéaire et calcul scientifique I II Les sources d’erreurs numériques dans un ordinateur : le calcul en flottant . . . . Des rappels et compléments d’algèbre linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II.1 II.2 II.3 II.4 II.5 III Déterminant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Valeurs propres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Normes

Déterminer la valeur-milieu de la série de notes suivante : 10-15-16-20-12-8-10-6. 2. Moyenne simple Définition : ------------------------------------------------- La moyenne d’une série, connue par toutes les données xi, est égale au quotient de la somme de toutes les données divisée par l’effectif total N : Formule : ------------------------------------------------- La moyenne simple de la série statistique (xi) i=1..k est donnée par la formule -------------------------------------------------

schéma suivant illustre les étapes classiques de la prévision des ventes. Recherche et correction des valeurs anormales Analyse de la saisonnalité Correction des jours ouvrables Calcul des coefficients saisonniers Lissage exponentiel Tendance par régression Modèle explicatif Prévision par lissage, modèle explicatif ou tendance Prévision de la série des ventes L'analyse de série chronologique et la prévision : Recherche et de valeurs anormales Préalablement à tout traitement statistique sur