Linéaire A

Christian JUTTEN Systèmes asservis non linéaires Université Joseph Fourier - Polytech’ Grenoble Cours de troisième année du département 3i Options Automatique Août 2006 1 Table des matières 1 Introduction 1.1 Limitations des méthodes linéaires . . . . . . . . . . . . 1.2 Systèmes non linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Non-linéarités dans les systèmes asservis . . . . . . . . . 1.4 Systèmes asservis possédant un seul élément non linéaire 1.5 Exemples de réduction . . . . . .

(SPSS) Introduction La régression linéaire est sans aucun doute la méthode statistique la plus utilisée. On distingue habituellement la régression simple (une seule variable explicative) de la régression multiple (plusieurs variables explicatives) bien que le cadre conceptuel et les méthodes de calculs soient identiques. Le principe de la régression linéaire est de modéliser une variable dépendante quantitative Y, au travers d'une combinaison linéaire de p variables explicatives quantitatives

Modélisation Statistique Régressions linéaires AGENEAU Louis, AKUE Adovi, BONDU Baptiste, CAILLAUD Alexandre 27/04/2014 Sommaire Sommaire ................................................................................................................................................ 1 Introduction............................................................................................................................................. 2 Régression linéaire simple .........................

de l’Adour Octobre 2006 Destiné à de futurs thématiciens, notamment géographes, le présent exposé n’a pas pour vocation de présenter la théorie de l’analyse des données par régression au sens statistique du terme. Pour cela nous renvoyons aux nombreux ouvrages rédigés par les statisticiens eux-mêmes. Le but recherché ici est de proposer des exemples concrets de traitement ayant fait appel à l’analyse par régression linéaire multiple selon différentes logiques a priori éloignées les unes des autres

Le calcul matriciel Dans tout ce cours, - K désigne ou . - i,j = 1 si i = j ou 0 si i ≠ j (symbole de Kronecker) I) Espaces vectoriels Mn,p(K) 1) Rappel • A = (ai , j )1 ≤ i ≤ n , 1 ≤ j ≤ p B = (bi , j )1 ≤ i ≤ n , 1 ≤ j ≤ p A + B = (ai , j ) + (bi , j )1 ≤ i ≤ n , 1 ≤ λ A = (λ ai , j )1 ≤ i ≤ n , 1 ≤ j ≤ p j ≤ p 2) Matrices particulières • Une matrice carrée de format (n,n) est notée : Mn(K) • La matrice nulle de format (n,p) est notée : 0(n,p) = (ai,j) avec ai,j = 0 pour tout

obtenus à l'aide de Statistica 11 5.1. Présenter les résultats dans un rapport 11 5.2. Utiliser les résultats dans un document Word 11 5.3. Compresser un fichier ou un dossier 12 5.3.1 Pour compresser un dossier... 13 5.3.2 Pour décompresser un dossier 13 6. Travail à rendre par mail 13 7. Analyse de variance à un facteur de variation. Plan S. 15 7.1. Première méthode 15 7.2. Deuxième méthode 16 7.3. Troisième méthode 17 8. Traitement d'un plan S*A. Plan à mesures répétées

2003 pour la première année et 2004 pour la seconde. Le programme est presque respecté à la lettre. Ce résumé de cours, ainsi que le cours lui-même, sont disponibles sur mon site personnel : http://c.caignaert.free.fr Il est composé en LaTeX en utilisant les polices du package kpfonts. Depuis l’an dernier, tous les graphiques, ou presque, ont été refaits, on les espère plus clairs et plus lisibles ! Par ailleurs, on a inséré quelques nouveaux graphiques. . . Cette version du document est celle du 27

Table des matières 1 La régression linéaire 1.1 Le principe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Interprétation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Régression linéaire simple . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Regression linèaire multiple . . . . . . . . . . . 1.3 Mesure (descriptive) de la qualité de l’ajustement linéaire 1.3.1 Trois concepts différents de la variation de y . . 1.3.2 Mesure de la qualité de l’ajustement linéaire . . 1.4 Une illustration . . . . . .

Package « stats » : contient les fonctions d'analyse statistique classiques (tests d’hypothèses classiques, modèles linéaires, distributions, résumés statistiques, séries temporelles, analyses multivariées). Il est chargé au démarrage. Accessibles avec library(help="stats") Packages spécifiques : d'autres packages de méthodes statistiques sont disponibles, distribués avec R ou à télécharger. Exemples : class : fonctions pour classification boot : fonctions bootstrap stats4: fonctions stats

I) PRESENTATION A. LE THEME Au travers de ce projet nous nous sommes intéressés à la consommation de tabac des fumeurs. Cela nous semble être un thème pertinent au vue de l’actualité et de la position que prend le gouvernement autour de cette problématique. Il s’agit en effet d’une question de santé publique. C’est également un intérêt personnel, qui nous a poussé à faire ce sujet. Etant tous trois fumeurs, il nous parait intéressant de connaitre la consommation des autres. B. LES QUESTIONS