Fonction linéaire

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

et est une combinaison linéaire de termes de la forme , qu'il s'agit de linéariser, en les exprimant eux-mêmes comme combinaisons linéaires de termes en et , dont on connaît une primitive. Voici un exemple. D'où une primitive de : Observons que les questions de parité permettent de prévoir a priori que la linéarisation ne contiendra que des . En effet, est une fonction impaire et une fonction paire. Donc si on remplace

Fonctions affines par morceaux Année scolaire 2006/2007 Table des matières 1 Fonctions affines par morceaux 2 1.1 Définition – Représentation graphique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Un cas particulier important : fonctions valeur absolue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2 Interpolation linéaire 6 Table des figures 1 Un exemple de fonction affine par morceaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

population exhaustive : pas tjs facile …. →Ouest Solution : échantillonnage U. Paris L. Ferrara, 20122012-13 2) Modèles économétriques: Modèles probabilistes : loi de distribution de l’échantillon Modèles paramétriques : modèles de régression linéaire et nonnon linéaire, modèles de séries chronologiques, …. → Chaque type de modèle fait appel à des paramètres (de la loi et / ou du modèle), a priori inconnus qu qu’il il faudra estimer. On peut identifier de 2 types de paramètres : paramètres de loi de distribution

........................................... 3 Chapitre 1 : Fonctions Logiques - Combinatoire ............................................................................. 5 I. Variables Booléennes et Fonctions Logiques....................................................................... 8 I.1. Fonction Identité............................................................................................................... 8 I.2. Fonction Complément................................................

: Prénom : Cours T_SI - ISN Les fonctions booléennes Les fonctions booléennes sont utilisées partout : dans les langages de programmation, en architecture des ordinateurs, dans certain algorithmes cryptographique….. Elles peuvent être décrites par des tables ou de manière symbolique. Les fonctions non, et, ou non a non(a) 0 1 1 0 et a b a et b (s) 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 ou Exercice 0 Trouver une expression symbolique exprimant une fonction ou exclusif (oux) définie par la table

discrimination on parle aussi de régression ou d’apprentissage supervisé (réseaux de neurones) exemple : le prix d’un appartement (en fonction de sa superficie, de l’étage et du quartier) Scoring : classement appliqué à une problématique d’entreprise (variable à expliquer souvent binaire) – chaque individu est affecté à une classe (« sain » ou « malade », par exemple) en fonction de ses caractéristiques 14/10/2011 © Stéphane Tufféry - Usage réservé à l’Université Rennes 1 11 Quelques types

2009 Notations usuelles f :X →Y f :X Y la fonction f est injective la fonction f est surjective l’ensemble des parties de l’ensemble E l’ensemble des fonctions de X dans Y la partie entière du réel x la valuation p-adique de n le coefficient binomial « k parmis n » le symbole de Kronecker le ne groupe symétrique le ne groupe alterné les polynômes de degré ≤ n à coefficients dans l’algèbre des matrices carrés de taille n à coefficients dans le groupe linéaire de degré n sur la transposée de la matrice

complètement à ces modèles adaptés à la médecine) La régression est un modèle très performant et simple d’application qui permet d’analyser une variable réponse le plus souvent dichotomique régie par plusieurs variables quantitatives (d’où l’aspect non linéaire du modèle). On peut remarquer que le terme « régression » impliquera un ensemble de variables explicatives et que le terme « logistique » fera référence à une hypothèse de distribution. Ce modèle permet le plus souvent de relier plusieurs variables

Université Rennes 2 Master de Statistique Année 2012/2013 Premier Semestre Régression linéaire Arnaud Guyader Ce cours est tiré des quatre premiers chapitres du livre de Pierre-André Cornillon et Eric MatznerLøber, Régression avec R, paru chez Springer en 2010. Table des matières 1 La régression linéaire simple 1.1 Modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Moindres Carrés Ordinaires . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Calcul des estimateurs de β1 et β2 . . . . . . 1.2.2 Quelques