Methode Moindre Carre

5 point) Les ventes ont augmenté légèrement entre N-2 et N-1. Il existe des variations saisonnières : - un pic en juillet - août de chaque année - un creux en septembre – octobre. 2. Calcul de l'équation de la droite de régression selon la méthode des moindres carrés (2 points) En utilisant la calculatrice on obtient : a = - 0,50 et b = 322,09 Donc, l’équation de la droite est la suivante : y = -0,50 x + 322,09 x : rang des mois y : nombre de visites Nota : en cas de difficulté pour établir l’équation

suppose que la rémunération est une fonction simple du chiffre d’affaires réalisé. a) Sélectionnez la feuille « Application 9 » et faites une représentation par point du phénomène observé. b) Ajuster par une droite en utilisation la méthode des moindres carrés ordinaires. c) Faire apparaître l’équation de la droite et le coefficient de corrélation sur le graphique. Application 10 Prévision des ventes Le CIDEF (Comité Interprofessionnel de la Dinde Elevée en France), souhaiterait

les préférences des consommateurs sur des produits : + Définition    L’analyse conjointe est une famille de méthodes d’études de marché visant à obtenir, reconstituer et simuler des choix individuels Elle correspond à l’étude des variations des attributs autour d’un point d’équilibre  le gain sur une dimension nécessite une perte sur une autre On voit souvent citée la méthode sous le nom de "TradeOff", nom qui désignerait plus exactement un certain type d'applications de l'analyse. + Les

sur toute la population mais seulement sur un échantillon de taille n, alors nous l’estimerons par la statistique r2. 3- Estimation des paramètres Plusieurs méthodes permettent d’estimer notre droite théorique, nous citons à titre d’exemple : La méthode des moindres carrés et la méthode de la vraisemblance. L’idée de base de première méthode, qui est la plus précise, est de trouver la droite de régression empirique qui minimise la somme des carrés des distances verticales entre cette droite et chacun

les deux formes d’hétéroscédasticité ? 4. Faire les différents tests de détection de l’hétéroscédasrticité. 5. Déterminer un intervalle de confiance pour les coefficients en utilisant des estimateurs consistants. 6. Estimer les deux modèles par moindres carrés généralisés. Vous devrez au préalable transformer les données. Comparer les estimations obtenues et donner un intervalle de confiance pour les estimateurs. Appli 2 : Objectif : Détermination de la forme d’hétéroscédasticité Nous utilisons

Rouffiac en vous appuyant sur les données fournies par le réseau. Concluez. 1.2 Concevez et complétez un tableau de performances du rayon «Jeux/Consoles» pour la période 2008-2011. Commentez les résultats. 1.3 Appréciez la pertinence de la méthode utilisée par Monsieur SANRAMOS pour calculer le chiffre d’affaires prévisionnel 2012. Dossier 2 : Impact des actions commerciales sur le rayon «Jeux/Consoles » (ANNEXES 4 à 8) Pour modifier la tendance, une première opération promotionnelle

la méthode des 20/80 de Pareto La méthode de Pareto est un outil statistique qui met en évidence le phénomène selon lequel 20 % des causes entraînent 80 % des effets. Cette méthode est souvent utilisée en mercatique pour expliquer la répartition du chiffre d’affaires par client. Exemple : les 20 % de clients qui génèrent 80 % du CA sont les gros clients de l’entreprise qu’il faut fidéliser. Voir la fiche outil. La prévision par la méthode des moindres carrés La méthode des moindres carrés

d’information disponible à la date est noté Ω ? • La prévision à la date t de la valeur de la variable ? pour l’horizon (t+h) peut être écrite comme la distribution conditionnelle ? ? = ???? ? ?+ℎ < ? Ω ? 4 Remarques introductives Prévision : méthode de calcul fondamentale • Le modélisateur dispose d’un modèle explicatif de la variable y ? = ?(?) • Le modèle est chiffré (estimé) à partir de données disponibles sur la période ? = 1, ⋯ , ? • Si le modèle est linéaire, la meilleure prévision

et humaines de l’entreprise (taille des locaux, taille de la force de vente, capacité de production). La prévision des ventes a pour objectif de réduire l’incertitude à l’avenir. I. Les méthodes d’ajustements linéaires (des points extremes) Lorsqu’il existe une tendance dans l’évolution CA, les méthodes d’ajustements linéaires permettent de prévoir les ventes pour l’année ou els années suivantes. On utilise l’extrapolation linéaire parce-que l’on suppose une continuité de la tendance linéaire

| | 4 - Vous effectuerez les prévisions trimestrielles pour ce magasin en 2007. Vous justifierez la méthode utilisée et vous reporterez vos prévisions annuelles sur le graphique de la question 1. Les prévisions annuelles et trimestrielles seront arrondies à l’unité la plus proche. Il est recommandé d’utiliser la méthode des moindres carrés : en effet, l’évolution du chiffre d’affaires de ce point de vente présente des irrégularités. [pic]x = 3,5 y = 2 a =7 260/17