Modèle linéaire généralisé

Fiche d’utilisation du logiciel 5-Modèle linéaire généralisé D. Chessel & J. Thioulouse Résumé La fiche contient le matériel nécessaire pour des séances de travaux dirigés sur R consacrées aux modèles linéaires généralisés. Plan 1. 2. INTRODUCTION : MODELISER UNE PROBABILITE....................................................... 3 ERREURS, LIENS ET DEVIANCE ................................................................................ 6 2.1. 2.2. 2.3. 2.4. 2.5. 2.6. 3. 4. Erreur

Statistique pour l’entreprise Modèle logistique et scoring Pierre-André Cornillon et Laurent Rouvière Université Rennes 2 Place du Recteur H. le Moal CS 24307 - 35043 Rennes Tel : 02 99 14 18 21 Mel : Pierre-Andre.Cornillon@supagro-inra.fr laurent.rouviere@uhb.fr Table des matières 1 Introduction 1.1 Rappels sur le modèle linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Analyse discriminante de linéaire (au sens de Fisher ou LDA) 1.2.1 L’analyse discriminante linéaire et quadratique . . . .

hétéroscédasticité Appli 1 : Objectif : Etudier les conséquences de l’hétéroscédasticité sur les intervalles de confiance des estimateurs. Nous allons simuler deux modèles avec deux formes d’hétéroscédasticité différentes : modèle 1 :  avec  modèle2 :  avec  1. Importer les données du fichier exo_hetero.RData. Estimer les deux modèles. 2. Déterminer un intervalle de confiance pour les coefficients. 3. Pourquoi y-a-t-il hétéroscédasticité ? Quels sont les deux formes d’hétéroscédasticité 

(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

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 . . . . . .

://labomath.univ-lille1.fr/∼jacques/ 2 Table des matières 1 2 Régression linéaire simple 1.1 Le modèle théorique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Le modèle statistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Estimation des paramètres . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Tests sur le modèle de régression linéaire . . . . . . . . . . 1.4.1 Vérification des hypothèses du modèle linéaire . . . 1.4.1.1 Normalité et homoscédasticité des résidus 1.4.1.2 Test de non corrélation

une fonction y = f(x). La représentation de cette fonction peut être linéaire ou courbe : la fonction déterminée sera alors différente. C'est donc toujours la forme du graphique qui doit guider le choix de la méthode : ajustement linéaire, exponentiel ou par une fonction puissance. | Pour plus d'informations ... | ------------------------------------------------- Ajustement linéaire   On pratique un ajustement linéaire en modélisant les ventes par une fonction du type y = ax + b . On calcule

5 8. 1 6. 8 5. 3 4. 6 Groupe : On suppose que la relation liant y à x est décrite par le modèle linéaire simple y = β0 + β1x + e 1. Estimer les paramètres du modèle. Quelle est la droite des moindres carrés ? 2. Représenter la droite des moindres carrés sur le graphique ci-dessous. y 10 8 6 4 2 0 0 1 2 3 x 4 3. Complèter le tableau d’analyse de la variance Source Modèle Erreur Total ddl 1 8 9 Somme des Carrés 18.84485 20.144 1 Carrés Moyens 18.84485 Statistique

Paris Ouest, M1 - Cours de Modélisation Appliquée Introduction aux modèles économétriques Laurent Ferrara Février 2013 U. Paris Ouest L. Ferrara, 20122012-13 Plan de la présentation 1. Concepts 2. Modèles statistiques 3 Exemples 3. E l de d modèles dèl U. Paris Ouest L. Ferrara, 20122012-13 1 C 1. Concepts t Objectif Prendre des décisions à partir de l’observation d’un ensemble de données Méthode Construction d’un modèle économétrique pour chaque type d’étude Outils 1) Théorie de l ’information

ECO7036 Econom´etrie Universit´ e du Qu´ ebec ` a Montr´ eal ´ Ecole de Gestion D´ epartement des sciences ´ economiques Professeur: Alain Guay Session: hiver 2007 Examen Intra 1. D´efinissez les concepts suivants: (25 pts) (a) La puissance d’un test. (b) La statistique t. (c) Le coefficient de d´etermination (R2 ). (d) La convergence en probabilit´e. (e) La borne de Cramer-Rao. 2. Supposons le mod`ele lin´eaire classique: (25 pts) Y = Xβ + o` u X est une matrice T x N , E( ) = 0 et E( ) = σ 2