Modèle linéaire généralisé

l’Université Rennes 1 2 Plan            Qu’est-ce que le data mining ? A quoi sert le data mining ? L’élaboration d’un modèle de scoring La sélection des variables La modélisation La mesure du pouvoir discriminant Questionnaire adaptatif en scoring Quelques principes du data mining L’agrégation de modèles La détection des règles d’associations Conclusion 14/10/2011 © Stéphane Tufféry - Usage réservé à l’Université Rennes 1 3 Qu’est-ce que le

des systèmes informatiques analogiques (addition de tensions...). De nos jours, seuls quelques périphériques informatiques ont des interfaces analogiques. Il est maintenant seulement utilisé dans les circuits analogiques. Comportement simplifié Le modèle le plus simple décrit la fonction de transfert d'un amplificateur opérationnel avec la relation suivante : la tension de sortie (Vs ou Vsortie) est A (Gain d'amplification) fois plus importante que la différence entre la tension v+ de l'entrée non

leur surface. Exemples: forces de pression (fluides) ou forces de traction (polymères). L’influence de ces forces sur le comportement rhéologique seront négligées. Cependant dans certains cas ces forces normales peuvent induire des effets non linéaires très remarquables V1 V2 dFnormal Figure 3: Forces exercées par la couche (1) sur la couche (2) 131. Définitions et généralités ���� Déformation de cisaillement (ε, ε, ε, ε, shear strain) Figure 4: déformation en symétrie plane dx t)du(x, t)ε(x

Philosophie de comptoir Aristote  Il n'y a pas de science du particulier : il n'y a de science que du général Anonyme  Il n'est de connaissance que procédant de la comparaison L'hypothèse d'erreur composée, Balestra et Nerlove 1966 Un modèle linéaire. . . . . . mais le terme d’erreur est Les observations sont rangées par individu y =Xa+u uit = µi + vit   z   z   .   .  z =  z.     i  .   .   .  zN 1 2 L'hypothèse d'erreur composée On retient les hypothèses

I. Description des processus TS et DS On se limite aux processus non saisonniers. A. Les processus TS Un processus TS s’écrit: xt = ft + εtoùft est une fonction polynômiale du temps, linéaire et εtun processus stationnaire de type ARMA. Le processus TS le plus simple est représenté par une fonction polynômiale de degré 1. Ce processus s’écrit : xt=a0+a1t+ εt Siεt est un bruit blanc (gaussien ou non), les caractéristiques de ce processus sont alors: Ext= a0+a1t+Eεt= a0+a1t

2004). Évidemment, la portée du phénomène que l'on étudie devra être circonscrite dans un nombre limités de cas. L'échantillonnage sera donc volontaire et non pas probabiliste, afin de pouvoir dégager les caractéristiques susceptibles d'être généralisés de notre cas ou, à contrario, de choisir les cas atypique du phénomène à l'étude. L'accessibilité demeure un critère essentiel au choix de notre cas qui devra être choisi pour sa qualité. Des décisions et des critères rigoureux devront être respectés

des données croisées de plus de deux dimensions, on y reviendra dans l’avant-dernier paragraphe. De nombreux modèles économétriques, notamment dans le domaine des études internationales, peuvent être confrontés à des données croisées, le caractère particulier de celles-ci invite à considérer des spécifications et des méthodes d'estimation adaptées. II. Modèles et méthodes Différents modèles ont été proposés, certains apparaissent également dans d'autres chapitres de l'économétrie et la terminologie

ARTIFICIAL INTELLIGENCE Modèles de réseaux de neurones pour l’analyse des séries temporelles ou la régression : Estimation, Identification, Méthode d’élagage SSM J. Rynkiewicz, M. Cottrell, M. Mangeas, J.F. Yao SAMOS, Université de Paris 1 90, rue de Tolbiac 75013 Paris cottrell@univ-paris1.fr Ce papier porte sur la modélisation de séries temporelles ou de régression à l’aide de réseaux de neurones. En nous appuyant sur des résultats récents sur l’estimation des moindres carrés pour les

informatique ? Dans un premier temps, on présente une nouvelle preuve géométrique permettant de reformuler certaines propriétés neuronales de facon plus générale. On présente alors un nouveau modèle neuronal appliqué à la prévision de taux de change, et on constate des résultats intéressants, tant sur la performance du modèle que sur ses capacités d’apprentissage et ses potentiels en analyse des décisions en gestion d’entreprise. Les résultats obtenus confirment l'intérêt de ces nouvelles approches en management

P(Di|H) 1/8 |H) = 1/8 P(Di|H) = 1/14 Pour un mot, le facteur de Bayes qui sépare les  hypothèses H et H est 14/8 = 1.75  soit 2.4 décibans (10 log10(1.66)) « guère significatif » La sélection de modèles à l’aide de la règle de Bayes Le facteur de Bayes qui sépare deux hypothèses ou deux « modèles » M1 et M2, est une  mesure de leur mérite relatif, le rapport de leurs vraisemblances. Le logarithme de cette valeur est une mesure souvent plus intelligible. On appelle « évidence » (weight of evidence