Modèle linéaire généralisé

stochastique en Assurance Non Vie : Les Modèles Additifs Généralisés Lheureux Elise B&W Deloitte 185, av. Charles de Gaulle 92524 Neuilly-sur-Seine cedex France Direct: +33(0)1.55.61.65.32 Fax: +33 (0)1.55.61.61.31 Elheureux@bw-deloitte.com Résumé Cet article traite des modèles de provisionnement stochastique à travers les Modèles Additifs Généralisés. Leur méthodologie repose sur le lissage non paramétrique qui offre une grande flexibilité dans l’ajustement du modèle du fait de l’indépendance du prédicteur

ayant fait appel à l’analyse par régression linéaire multiple selon différentes logiques a priori éloignées les unes des autres. Nous verrons successivement comment la méthode des régressions linéaires multiples permet : d’analyser les liens entre une variable dépendante quantitative à expliquer et plusieurs variables quantitatives explicatives indépendantes comme on l’admet généralement ; de déterminer les équations d’un ajustement polynomial non-linéaire pour l’analyse des liens entre deux variables

........ 2.2.6.4 Opérateur de retard et différenciation ……………………….………... 2.2.7 Modèles pour processus stochastiques …………………………………………….. 2.2.7.1 Modèle autorégressif : Processus AR(p) …………………………………... 2.2.7.2 Modèle moyenne mobile : Processus moyenne mobile MA(q) …………… 2.2.7.3 Modèle autorégressif – moyenne mobile : ARMA(p,q) …………………... 2.2.7.4 Processus ARIMA et SARIMA …….……………………………………..

SiC-SiC Aerolor  C/C D-Evolutif C/C Sepcarb(r) D C/C  . Comportement élastique des matériaux anisotropes Notations vectorielle et matricielle  Changement de base Rotation autour d’un axe . Loi de comportement élastique linéaire  Symétries des souplesses et rigidités Matériaux anisotropes dans un repère quelconque . Symétries élastiques  . Matériaux anisotropes  . Matériaux monocliniques  Symétrie par rapport au plan (N , N ) Symétrie

XVIII- Les formules XIX- Les sorties XX- Les fonctions génériques XVII- Généralités Fonctions d’analyse statistique disponibles Package « stats » : contient les fonctions d'analyse statistique classiques (tests d’hypothèses classiques, modèles linéaires, distributions, résumés statistiques, séries temporelles, analyses multivariées). Il est chargé au démarrage. Accessibles avec library(help="stats") Packages spécifiques : d'autres packages de méthodes statistiques sont disponibles, distribués

MEDAF et Nouveaux Modèles de Décision dans le Risque -1- MEDAF et Nouveaux Modèles de Décision dans le Risque Denis Bouyssou, Jean Le Foll (version préliminaire)) Résumé Le Modèle d’Équilibre des Actifs Financiers (MEDAF) constitue un des acquis importants de la théorie financière. Son développement originel fait l'hypothèse d'investisseurs ayant des préférences de type “espérance - variance”. Un tel cadre permet de montrer simplement un “théorème de séparation” impliquant que tous les

XVIII- Les formules XIX- Les sorties XX- Les fonctions génériques XVII- Généralités Fonctions d’analyse statistique disponibles Package « stats » : contient les fonctions d'analyse statistique classiques (tests d’hypothèses classiques, modèles linéaires, distributions, résumés statistiques, séries temporelles, analyses multivariées). Il est chargé au démarrage. Accessibles avec library(help="stats") Packages spécifiques : d'autres packages de méthodes statistiques sont disponibles, distribués

indicateurs. III) La régression linéaire : En statistiques et en économétrie, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression d'une variable expliquée sur une ou plusieurs variables explicatives. Dans notre étude nous allons donc tenter d’expliquer le taux de croissance en fonction des variations de l’IFI. Le modèle économique est le suivant : Yt=0+1 Xt En se basant sur ce modèle on peut alors obtenir la droite d’ajustement linéaire du nuage de points du taux de croissance

GENERALE 3 1. LA NOTION DE MODELE 3 2. CONSTRUCTION DES MODELES ECONOMETRIQUES-ROLE DE L’ECONOMETRIE 3 CHAPITRE I : REGRESSION LINEAIRE SIMPLE ET REGRESSION LINEAIRE MULTIPLE 7 I- REGRESSION LINEAIRE SIMPLE 7 1. Description du modèle : exemple introductif 7 2. Le modèle et ses hypothèses 8 3. Formulation des estimateurs : les moindres carrées 8 4. Hypothèse de normalité des erreurs 12 5. Equation et tableau d’analyse de la variance 13 II- LE MODELE DE REGRESSION MULTIPLE 14

appauvrissement des sols Du paléolithique au néolithique… Le passage de la chasse-cueillette à l’agriculture-élevage est une question * De ressources : les cycles de glaciations modifient la capacité de charge du territoire * Démographie : modèle logistique proie/prédateur. Les nomades Néolothisation = processus par lequel les humains ont appris à planter Société prénéolothique = société qui chasse et cueille, qui migre quand il n’y a plus assez de nourriture. Avec l’amélioration des techniques