Méthode Des Moindres Carrés

performant et simple d’utilisation (menus). Fonctionne sous Windows 98/2000/XP/Vista. Le logiciel et sa documentation sont en anglais. Nombreux ouvrages et guides d’utilisation sur Internet. • Il existe une version 4.1 « étudiant ». • Nombreuses méthodes d’estimation (MCO, MCQG, ) et procédures de tests. • Langage de programmation (non utilisé dans ce cours). 2 Lancement d’EViews • Clic sur l’icône Eviews sur le bureau • Double clic sur une Workfile existante 3 Ecran Eviews: solution

fonction des volumes de production ; - la consommation d’énergie dépend de l’activité productive. L’identification des charges variables peut se faire : - sur la base d’une analyse graphique (confère schéma) - sur la base d’une analyse statistique (méthode d’ajustement linéaire) : y = ax (y représente les charges opérationnelles et x les unités produites) Remarque : les charges variables totales sont proportionnelles à l’activité et les charges variables unitaires sont constantes. 12. Les charges

1 Économétrie et méthodes statistiques Sujet de mémoire On dispose de données concernant un échantillon de 807 individus, fumeurs et non-fumeurs ; les variables sont : educ pcig age rev cigs nres le nombre d’années d’études le prix moyen du paquet de cigarettes dans l’État l’âge le revenu annuel le nombre moyen de cigarettes fumées quotidiennement une variable binaire signalant des restrictions à la tabagie dans les restaurants de l’État considéré (pcig et rev sont exprimées dans des unités

 CAS D'APPLICATION EN STATISTIQUE APPLIQUEE (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

parcimonieuse c'est-à-dire le choix d’un ordre p et q le plus petit et le plus significatif parmi la classe des modèle ARIMA susceptible d’être constituée. Suivant cette situation, on peut avoir éventuellement un AR pur ou MA pur ou ARMA(p,q) La méthode d’identification d’un processus ARMA (choix entre AR, MA et ARMA, et choix de p et q) de Box et Jenkins est basée sur la comparaison des caractéristiques théoriques des processus ARMA à leurs équivalents empiriques (c’est-à-dire calculées sur la série

Tests de restriction linéaires sur les paramètres du modèle . . . . . 39 3.1.1 Approche générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3.1.2 Applications : tests de changement structurel . . . . . . . 44 3 TABLE DES MATIÈRES 4 Les moindres carrés généralisés : Hétéroscédasticité et Autocorrélation 4.1 Le principe des MCG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Hétéroscédasticité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1 Les tests . . . . . . . . . . . . . .

affine précédent, déterminer en quelle année le pourcentage de salariés travaillant à temps partiel par rapport au total des salariés sera d’au moins 20 % ? 10°) Avec votre calculette trouver l’équation de la droite de régression par la méthode des moindres carrés de y en x. On donnera les résultats à 0,01près. Comparer avec 5°). IV ( 5 points) Partie A : Étude de deux fonctions 1°) Soit f la fonction définie sur [0,4] par : f ( x) = 3 + ln(2 x + 2) . 1 . En déduire le signe de f '( x) .Etablir

justifié ? b- Donner l’équation de ( ∆ ) la droite de régression de Y en X par la méthode des moindres carrés et tracer ( ∆ ) sur le graphique. c- Estimer à l’aide de l’équation de ( ∆ ) : i) le nombre de caisse à ouvrir pour un temps d’attente de 5 mn . ii) le temps d’attente à la caisse lorsque 15 caisses sont ouvertes. iii) cet ajustement est-il fiable ? 4- Donner l’équation de la droite de régression de Y en X selon la méthode de Mayer . 5- On considère la fonction définie sur ]0 , + [ par : f(X) =

fr/mageco1 Magistère ETE (EEP – Université Paris 1) Introduction à l’économétrie Nicolas Jacquemet 1 / 124 Premiers pas : la régression linéaire Premiers pas : la régression linéaire 1 Premiers pas : la régression linéaire Les moindres carrés Applications Les choses sérieuses : Estimation et inférence Magistère ETE (EEP – Université Paris 1) Introduction à l’économétrie Nicolas Jacquemet 20 / 124 Premiers pas : la régression linéaire Premiers pas : la régression

| |- Représentation graphique d’une série de ventes. | |- Détermination de la tendance par la méthode des moindres carrés et par les moyennes mobiles. | |- Calcul des coefficients saisonniers et prévision des ventes. |