Modèle linéaire généralisé

Introduction à l’Econométrie Ecole Centrale de Paris Année 2006-2007 Pauline Givord 3 novembre 2006 Table des 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 . . . . . . . .

13 3.3) Régression GLM 13 3.3.1) Principe général 13 3.3.2) Construction du GLM 14 3.3.3) Modèles utilisés 15 3.4) Régression PLS 16 3.4.1) Principe 16 3.4.2) Modèle PLS1 17 3.4.3) Conclusion PLS 17 3.5) Extension de la PLS au cadre du modèle linéaire généralisée 18 3.6) Critère de qualité du modèle et sélection de variables 18 3.6.1) Critère de qualité du modèle 18 3.6.2) Sélection de variables 18 3.6.3) Choix du nombre H de composantes pour la régression PLS

(aov seulement, modèle II) E.8 Modèles lm Modèle linéaire glm Modèle linéaire généralisé aov Analyse de variance lme Modèle linéaire à effets mixtes nlme Modèle non-linéaire nls Moindre carrés non-linéaires nlm Maximum de vraisemblance summary Résumé du modèle coefficients Récupère les coefficients d’un modèle fitted.values Recupère les prédictions d’un modèle residuals Recupère les résidus d’un modèle anova Calcule une table d’ANOVA predict Prédit des valeurs à partir d’un modèle step Sélection de

sont donc consacrés aux techniques de data mining, de statistique décisionnelle et de scoring, et à leur mise en oeuvre en entreprise. Ils contiennent une introduction, une partie technique (préparation des données, analyse factorielle, régression linéaire, régression logistique, GLM, analyse discriminante, arbres de décision, réseaux de neurones, algorithmes génétiques, SVM, k-means et centres mobiles, CAH…) et une partie méthodologique (conduite de projet, facteurs de succès, RSI, aspects informatiques

1 §Chapitre IV :Les modèles ARCH & GARCH LES SÉRIES CHRONOLOGIQUES : L E S M OD È L E S A R C H & GARCH Chapitre préparer par :  DERRAB I YAS S INE  GH ELLAB KH ALID 1 Master économétrie appliquée à la modélisations et l’analyse des comportements micro & macroéconomiques | 2013 2 §Chapitre IV :Les modèles ARCH & GARCH PLAN §DES NOTIONS LA VOLATILITÉ L ’ HÉTÉROSCÉDASTICITÉ X LE TEST DE WHITE §CHAPITRE 1 : PRESENTATION DU MODELE ARCH §CHAPITRE 2 : PRESENTATION

Modèles de recherche opérationnelle en gestion (Les modèles classiques du cours) Anthony Guillou 23 mars 2011 c Anthony Guillou, 2010 Table des matières 1 Les 1.1 1.2 1.3 1.4 modèles continus Plan de production . . . . . . . . . Problème de mélange . . . . . . . . Problème de gestion de portefeuille Modèles dynamiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

élément à deux bornes, caractérisé par le courant i qui le traverse et par la tension v apparaissant à ses bornes : Le dipôle électrique est dit linéaire si la relation i-v est une relation linéaire c'est à dire, si i = i1 pour une tension v1 et i = i 2 pour une tension v 2 , alors i = ai1 + bi2 pour une tension v = av1 + bv2 . Exemples de composants linéaires : v • La résistance : R, i = R • L'inductance : L, v = L di dt • La capacité : C, i = C dv dt Un dipôle peut être lui-même

détecte numériquement par des pivots nuls Du point de vue des unités, un multiplicateur de Lagrange est homogène à ? Une force Laquelle de ces contraintes n'est pas une condition limite relative ? Contrainte de déplacement imposé Dans un modèle réalisé avec des éléments volumiques axisymétriques, il existe a priori, avant mise en place des conditions aux limites ? 1 mode rigide L'intégration numérique des éléments axisymétriques ? Permet d'éliminer le problème des noeuds dont la

........................................................................ 9 II-2 LA THÉORIE .................................................................................................................................................. 9 II-2.1 Modèle barre en traction – compression............................................................................................. 9 II-2.2 Mise en équations par le PFD ...................................................................................

ailleurs », « ainsi » ; • rédiger une explication, une démonstration ; • présenter ses résultats dans une expression claire, concise, exempte d’ambiguïté ; • produire un dessin, un graphique ou un tableau qui éclaire ou résume une situation. Généraliser, structurer, synthétiser • reconnaître une propriété commune à des situations différentes ; • étendre une règle, un énoncé ou une propriété à un domaine plus large ; • formuler des généralisations et en contrôler la validité ; • organiser