Methode Moindre Carre

1 Économétrie et méthodes statistiques Sujet de mémoire On dispose de données concernant un échantillon de 807 individus, fumeurs et non-fumeurs ; les variables sont : educ pcig age rev cigs nres le nombre d’années d’études le prix moyen du paquet de cigarettes dans l’État l’âge le revenu annuel le nombre moyen de cigarettes fumées quotidiennement une variable binaire signalant des restrictions à la tabagie dans les restaurants de l’État considéré (pcig et rev sont exprimées dans des unités

performant et simple d’utilisation (menus). Fonctionne sous Windows 98/2000/XP/Vista. Le logiciel et sa documentation sont en anglais. Nombreux ouvrages et guides d’utilisation sur Internet. • Il existe une version 4.1 « étudiant ». • Nombreuses méthodes d’estimation (MCO, MCQG, ) et procédures de tests. • Langage de programmation (non utilisé dans ce cours). 2 Lancement d’EViews • Clic sur l’icône Eviews sur le bureau • Double clic sur une Workfile existante 3 Ecran Eviews: solution

résultats sur la population. Cette transposition n’est pas stricte, elle attache toujours une probabilité aux résultats et aux conclusions émises. Pr. BOULAHOUAL Adil 4 CHAPITRE I Pr. BOULAHOUAL Adil 5  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)  En

matières 1 Le modèle linéaire : les MCO 1.1 Introduction : le modèle linéaire simple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 l’estimateur des moindres carrés ordinaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 le modèle linéaire général : écriture matricielle . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 définition de l’estimateur des moindres carrés ordinaires . . . . . . . . 1.2.3 les équations normales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Interprétation géométrique

parcimonieuse c'est-à-dire le choix d’un ordre p et q le plus petit et le plus significatif parmi la classe des modèle ARIMA susceptible d’être constituée. Suivant cette situation, on peut avoir éventuellement un AR pur ou MA pur ou ARMA(p,q) La méthode d’identification d’un processus ARMA (choix entre AR, MA et ARMA, et choix de p et q) de Box et Jenkins est basée sur la comparaison des caractéristiques théoriques des processus ARMA à leurs équivalents empiriques (c’est-à-dire calculées sur la série

(y_connus;x_connus) FISHER (x) FISHER.INVERSE (y) 29/09/2011 pouvez également utiliser la fonction de feuille de calcul CROISSANCE afin d'ajuster une courbe exponentielle à des valeurs x et y existantes. Calcule les statistiques pour une droite par la méthode des moindres carrés, afin de calculer une droite qui s'ajuste au plus près à vos données, puis renvoie une matrice décrivant cette droite. Dans la mesure où cette fonction renvoie une matrice de valeurs, elle doit être tapée sous la forme d'une formule

linéaires . . . . . . . . . . 1.2 Systèmes linéaires et matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Elimination Gaussienne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 Algorithme d’élimination de Gauss . . . . . . . . . . . . . 1.3.2 Méthode de résolution d’un système d’équations linéaires 1.4 Systèmes homogènes d’équations linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Développent une relation de cause à effet entre la  variable à expliquer et les autres variables Adaptées pour la prévision à moyen long terme  (MLT) Régression: trouver la ligne qui épouse le mieux les  é l l é l l observations passées (Somme des écarts au carré  minimale). Le prolongement de la ligne permet la  minimale)  Le prolongement de la ligne permet la  prévision. R. Jahidi 5 Techniques extrapolatives Observations sur une seule variable Le passé est utilisé pour prévoir le futur à court 

relation mathématique, dépendant des paramètres a, b,…, la méthode standard (due à Gauss et Legendre) s’appelle la méthode des moindres carrés : elle consiste à déterminer les valeurs des paramètres a, b,… comme celles qui minimisent la somme des carrés des écarts n=1 ∑ ( yi – f ( xi ) ) 2 . Dans le cas particulier affine et dans une situation de type ∞ déterministe pertubé aléatoirement, on obtient ainsi la droite des moindres carrés. Dans une situation de type intrinsèquement aléatoire

Planification et de la Statistique MEMOIRE En vue de l'obtention du diplôme d'Ingénieur d'Etat en Planification et StatistiqueOption : Statistique Appliquée THEME Prévision de la consommation du gaz naturel pour la distribution publique par la méthode traditionnelle, lissage exponentiel et Box & Jenkins Présenté par : Encadré par : Ratiba MOULAÏ Mme KHERCHI Naima ZAKANE 1 9ème promotion2006-2007 i6d~cacee5 Je dédie ce travail, à la mémoire de mon père, à ma mère, à mon frère Riadh, à