Méthode Des Moindres Carrés

(1) l’entreprise a obtenu un contrat tout à fait exceptionnel en 2007 qui représente 20 % du CA. Travail à faire 1) Déterminer les équations d’ajustement linéaire par la méthode des moindres carrés et par la méthode des points extrêmes. 2) Calculer le CA prévisionnel pour 2008. 3) Quelle est, selon vous, la méthode la plus appropriée ? 4) Rappeler l’importance de la prévision des ventes pour le management et la gestion de l’entreprise. ECT 1 ENC Bessières Sujet de colle du mercredi

p(F ∩ D) + p(F ∩ G) + p(F ∩ C) = p D (F) × p(D) + p G (F) × p(G) + p C (F) × p(C) = 0, 146 × 0, 544 + 0, 278 × 0, 399 + 0, 03 × 0, 057 D’où p F (D) = p(F ∩ D) 0, 079 = p(F) 0, 192 0, 192 0, 411 5. Les événements D et F ne sont pas indépendants car : p(D ∩ F) = 0, 079 = p(D) × p(F) = 0, 544 × 0, 192 0, 104 2 Exercice no 3 8 points Le tableau ci-dessous indique les effectifs de population en France et en Allemagne du 1er janvier 2000 au 1er janvier 2009. Ces effectifs sont donnés en

GESTION CLIENT Chapitre 7 : La prévision des ventes I. Les méthodes d’ajustement linéaire A. La méthode des points extrêmes Exemple : x 1 y 6 120 750 120 = 1a+b (1) 750=6a+b (2) 630=5a a=630 =126 5 b= - 6 120=(1*126)+b 120=126+b b=120-126= - 6 y=ax+b y=126x-6 y=(126*7) - 6 y=876 millions d’euros B. La méthode de Mayer ou la méthode des doubles moyennes. Exemple : |Années |1 |2 |3

du marché), soit en combinant les deux méthodes. La prévision des ventes est définie comme le processus par lequel l’entreprise planifie et donc adapte ses capacités à ses activités futures en fonction de l’estimation des demandes établie. Section3 : définition du budget des ventes Le budget des ventes traduit le programme prévisionnel des ventes. Il peut être présenté par produit, par représentation, par région, etc. C’est un budget essentiel, car c’est à partir de lui que seront déterminés

linéaires et matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Algorithme d'élimination de Gauss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Méthode de résolution d'un système d'équations linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Elimination Gaussienne 7 7 10 12 13 16 17 Systèmes homogènes d'équations linéaires 2 Eléments du calcul matriciel 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 Quelques

et humaines de l’entreprise (taille des locaux, taille de la force de vente, capacité de production). La prévision des ventes a pour objectif de réduire l’incertitude à l’avenir. I. Les méthodes d’ajustements linéaires (des points extremes) Lorsqu’il existe une tendance dans l’évolution CA, les méthodes d’ajustements linéaires permettent de prévoir les ventes pour l’année ou els années suivantes. On utilise l’extrapolation linéaire parce-que l’on suppose une continuité de la tendance linéaire

(+/-) 2 2) SPBA délattée 2 Exercice 2 : 3 1) Condition d’identifiabilité du système 3 2) Simulation du procédé 3 3) Estimation des paramètres du procédé avec la méthode des moindre carré simple 3 4) Ajout d’un bruit à la sortie 4 5) Estimation des paramètres du système bruité avec la méthode des moindre carré simple 4 6) Estimation des paramètres 5 Filtre du 1er Orde 5 Filtre du 2ème Orde 6 Exercice 1 : 1) Génération d’une SPBA d’une longueur de 31 et d’amplitude

principale ressource d'exploitation de l'exercice et son étalement dans le temps. * La prévision des ventes définit également l'activité à venir des commerciaux par la fixation d'objectifs de vente (volume et prix) par produit et par région. 2 - Méthode A – Le programme des ventes Le programme des ventes définit les prévisions de ventes en quantités : * selon les besoins et les destinataires de l'information, par période, par produit, par région ou par commercial ; * à partir de la politique

l'AUPELF Recteur de l'UREF Table des matières Introduction Chapitre I. L'estimation d'une équation unique Section 1 : L'estimation par les moindres carrés ordinaires dans le cas général Section 2 : La collinéarité des variables explicatives Section 3 : L'autocorrélation des termes d'erreur Section 4 : L'hétéroscédasticité et la méthode des moindres carrés généralisés Section 5 : Problèmes liés à l'instabilité d'une relation au cours du temps ou à l'hétérogénéité d'une population Section 6 : Les

régression par deux méthodes 1. par défaut, la méthode des moindres carrés classique et donc sans prise en compte des incertitudes. On suppose que l’incertitude sur l’abscisse est négligeable et que l’incertitude sur l’ordonnée est la même pour tous les points. La technique de détermination des incertitudes sur les paramètres repose sur l’assimilation entre l’écart modèle-données et l’incertitude sur l’ordonnée. 2. si les incertitudes sont définies et que l’utilisateur a coché « méthode du χ2 », la dite