Héritage multiple

formules Exemples de fonctions travaillant sur des formules Exemple 1 : Régression linéaire simple (RLS) de y sur x ( x et y quantitatives) >x=sample(s,200,replace=TRUE);y=3+7*x+rnorm(200,0,100) > regression=lm(y~x) Exemple 2 : Régression linéaire multiple (RLM) de la fertilité sur l’éducation et la mortalité infantile (toutes les variables sont quantitatives) > data(swiss) >fit = lm(Fertility~ Education+Infant.Mortality,swiss) Exemple 3 : Analyse de variance à un facteur. Ici, analyse de l’effet

0,50 0,30 0,10 0,01 R : Le coefficient de corrélation mesure la force de la relation entre deux variables. R2 ou R-Deux : Mesure la part expliquée de la variable dépendante par la variance de la variable indépendante. Exemple : Variable dépendante : Rendement Variable indépendante : Motivation. Si R2 est égale à 0,76 veut dire que 76% de la variance du rendement est expliquée par la variance de la motivation.     R R R R R R      = 0,70 0,69 0,49 0,29 0,09 0,00 Relation très forte

régression multiple, • la régression multiple avec variables muettes, • la régression multiple par sous-groupes • et l’ANOVA. 2 grandes catégories de mesures: •les échelles « au moins intervalle » : mesures métriques (échelles « intervalle » et ratios); •les échelles « moins qu’intervalle »: mesures nominales et ordinales. • Régression Méthode statistique utilisée pour analyser la relation d'une variable par rapport à une (régression linéaire) ou plusieurs autres (régression multiple). - Consiste

ANALYSE DE LA VARIANCE A UN FACTEUR 1. Introduction Nous allons voir comment la technique du test de Fisher (voir Régression linéaire multiple) peut être utilisée pour apprécier d'un certain point de vue la pertinence de certains classements d'observations. Posons le problème sur l'exemple concret (mais artificiel) suivant : On observe les dépenses annuelles en vêtements de n = 7 individus, qui habitent des grandes villes, des communes moyennes, ou des communes rurales : Trois observations

2ème année du cycle d’ingénieur : Ingénierie en Actuariat Finance et Calcul Scientifique Rapport Sujet : La régression multiple avec SPSS Réalisé par : * El Otmany Hammou * Baali Hassan Année universitaire : 2009/2010 Sommaire INTRODUCTION I. Problème II. Analyse des données Introduction La régression est une méthode statistique très utilisée pour analyser

soit de façon multiple chez un même individu (maladie des chondromes multiples encore appelée enchondromatose ou maladie d’Ollier). Les chondromes peuvent se transformer en chondrosarcomes. TERRAIN C’est principalement une maladie de l’adulte jeune ou de l’adulte confirmé. Les chondromes siégent surtout sur les zones métaphyso-diaphysaires des grands os des membres. Ils sont aussi très fréquents sur les phalanges et les métacarpiens. Dans la maladie des chondromes multiples les atteintes

------------------------------------------------- Fiche de lecture : A l’école des intelligences multiples de Bruno HOURST . En notion d’intelligence , plusieurs approches : * Approche développementale : vision évolutionniste , Piaget intelligence comme évolution entre différents âges spécifiques , Vygotsky intelligence résultat des intéractions sociales * Approche différentielle : intelligence =ensemble de capacités diverses . * Approche universaliste  * Approche comparative

prédictives Descripteurs Variables exogènes Quantitative ou qualitative Variable à prédire Attribut classe Variable endogène Quantitative 3 Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC Principes de la régression multiple Population Ω Y variable à prédire (endogène), quantitative   X variables exogènes (quelconques) Une série de variables X=(x1|…|xp) Objet de l ’étude On veut construire une fonction de prédiction (explication) telle que Y = f ( X

t-test pour H0, et montrer que ce test peut se ramener à un test par analyse de variance en utilisant le F-test : ESS/1 F = / F = t2 RSS/T-2 b/ En déduire la valeur de F en fonction du coefficient de corrélation multiple R2. Exercice N°03 : Un agronome cherche à estimer la relation liant la production du maïs Yi au taux de bauxite Xi se trouvant dans la terre en formalisant la relation : Yi = ( + ( Xi + Ui A partir d'une étude statistique portant

loi de student) une seule variable explicative ne peut pas expliquer un seul phénomène . la régression linéaire simple simplifie trop la réalité , autrement l'évolution de beaucoup de phénomènes est non linéaire . II-La régression linéaire multiple Y = a0+a1x1+a2x2+…+anxn+e 1- forme matricielle : [Y](n,1) = [X](n,k+1) [A] (k+1;1) + [E] (n;1) L'objectif est la détermination de la matrice [Â] est des paramètres qui minimisent ∑ e²i = Min [E]t [E] [E]t : la transposée de ei  = [[X]t [X]]-1