Methode Moindre Carre

proportionnellement à la tendance ct -Choix du modèle On distingue trois méthodes : 1- méthode de la bande Elle consiste à utilise le graphe représentants de la série et la droite passant par les minima et celle passant par les maxima. Si ces deux droites sont à peu près parallèles donc il s'agit d'un modèle additif Si ces deux droites ne sont pas parallèles donc il s'agit d'un modèle multiplicatif 2- méthode de profil C'est le faite de représentées les saisons par des courbes superposées

prévision des approvisionnements, des ressources humaines et de l’action commerciale. I. La prévision des ventes Le calcul de la prévision des ventes ne se résume pas à réaliser des prévisions de tendance à partir d’un historique des ventes (moindre carré, points extrêmes, points moyens). Le manageur doit en plus prendre en compte : * Les objectifs de vente prévus par son réseau * Le potentiel de la clientèle et la concurrence * Les résultats des actions prévues. En général, le manageur

) 3. Méthode des moindres carrés On suppose l’existence d’une tendance linéaire entre deux variables et on souhaite ajuster le nuage statistique par une droite d’équation : y = a x + b yi M Y=ax+b xi Principe Chaque point M du nuage statistique de coordonnées (xi, yi) est ajusté par un pont P de la droite de coordonnées (xi, yi’) avec yi’ = a xi + b . Dans ce cas une erreur ei = yi – yi’ est commise pour chaque point M du nuage statistique. La méthode des moindres cherche

caractères.........................................................4 VII - AJUSTEMENT ET CORRÉLATION.............................................................5 1) Ajustement linéaire par la méthode de Mayer.................................................6 2) Ajustement linéaire par la méthode des moindres carrés...............................7 a) Principe..................................................................................................7 b) Covariance............................

12 12 13 13 13 13 14 14 14 14 15 Régression linéaire multiple 2.1 Le modèle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Estimation des paramètres du modèle . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1 Estimation par moindres carrés . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 Estimation par maximum de vraisemblance . . . . . . . . . 2.3 Tests sur le modèle linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Tests sur les paramètres . . . . . . . . . . . . . . . .

son est proportionnelle. * Approfondissement : Nous avons cherché à savoir comment l’ordinateur procédait pour, à partir de résultats, placer une droite la plus juste possible. La méthode des moindres carrés est sur le principe facile à comprendre. Il s’agit de minimiser la somme des distances au carré entre les points et la droite. Cependant, lorsque que nous avons voulu chercher des formules nous sommes tombés sur des expressions hors de notre porter. 2ème partie de l’expérience :

(discount) -même prix que la concurrence -> alignement EDLP : everyday low Price Ventes prévisionnelles (Calcul du CA prévisionnel) 3 méthodes : - points extrèmes -Double moyenne -Moindres carrés 1 x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | y | 185 | 195 | 210 | 225 | 240 | Ces méthodes se basent sur 1 équation y=ax+b y= CA x=année Méthode la plus simple mais la moins précise : points extrêmes (du tableau) 240=ax6+b 180=ax1+b soustraire les lignes 240-180=ax6+b-ax1-b

toujours une probabilité aux résultats et aux conclusions émises. 7 Pr. Adil BOULAHOUAL Diapo 7 CHAPITRE I L’analyse de la régression 8 Pr. Adil BOULAHOUAL Diapo 8 L’analyse de la régression • L’analyse de la régression est une méthode statistique qui permet d’étudier le type de relation pouvant exister entre une certaine variable (dépendante) dont on veut expliquer les valeurs et une ou plusieurs autres variables qui servent à cette explication (variables indépendantes) – Régression

14000 15000 16000 Revenu Économétrie Francesco Quatraro – 2010/2011 13 Le modèle de régression simple • Les estimateurs des coefficients a0 et a1 est obtenu en minimisant la distance au carré entre chaque observation et la droit • D’où le nom d’estimateur des moindres carrés ordinaires (MCO) • La résolution analytique est la suivante: Économétrie Francesco Quatraro – 2010/2011 14 Le modèle de régression simple • En opérant par dérivation par rapport à a0 et a1

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5.1 La méthode de Gauss vs. la factorisation LU . . . . 3.5.2 Le calcul du déterminant . . . . . . . . . . . . . . . 3.5.3 Existence et unicité de la factorisation . . . . . . . . 3.6 Les méthodes directes pour la factorisation . . . . . . . . . 3.7 La factorisation de Choleski . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.8 Le calcul de l’inverse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.9 Les méthodes de changement de pivot . . . . . . . . . . . . 3