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position • les paramètres de dispersion • la prise en compte de la hausse des prix 2- La prévision des ventes • la méthode des moindres carrés • la méthode de calcul des coefficients saisonniers • le coefficient de corrélation linéaire Mots clés : mode, médiane, moyenne, variance, écart-type, méthode des moindres carrés, coefficient de corrélation 1-L’analyse des ventes • Les paramètres de position Ils permettent d’analyser une série de données (ex

chapitres du livre de Pierre-André Cornillon et Eric MatznerLøber, Régression avec R, paru chez Springer en 2010. Table des matières 1 La régression linéaire simple 1.1 Modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Moindres Carrés Ordinaires . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Calcul des estimateurs de β1 et β2 . . . . . . ˆ ˆ 1.2.2 Quelques propriétés des estimateurs β1 et β2 1.2.3 Calcul des résidus et de la variance résiduelle 1.2.4 Prévision . . . . . . . . . . . .

visites de technicien est au troisième trimestre et la période où il y en a le moins est le quatrième trimestre. Question 2 : À l'aide de la calculatrice j'obtiens les résultats suivants pour la droite de régression par la méthode des moindres carrés sur les 24 mois de janvier N-2 à décembre N-1 : a = -0,5 b = 322,09 L'équation est donc : y = -0,5x+322,09 Question 3 : Annexe 1 : Voir sur l'onglet « Question 3 » du fichier Excel joint. Question 4 : Annexe 2 : Voir sur l'onglet « Question

. . . . . . . . . . . . . I.3 Point moyen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II Ajustements II.1 Ajustement à la règle . . . . . II.2 Méthode de Mayer . . . . . . II.3 Méthode des moindres carrés II.4 Ajustement exponentiel . . . II.5 Comparaison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III Coefficient de corrélation linéaire http://nathalie.daval.free.fr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

moyennant un changement de variable, ou une respécification du modèle...) 2 L'AJUSTEMENT LINÉAIRE, POINT DE VUE GÉOMÉTRIQUE L'ajustement linéaire est la recherche de la « meilleure » droite résumant la structure du nuage. Critère des moindres carrés, droite de régression de y en x On cherche une droite, d'équation : y = A.x + B qui approche « au mieux » les données. On considère en général que l'une des variables dépend de l'autre (par exemple la consommation dépend du revenu, ou l’investissement

chronologique 13 2.1.1.3.1 Principe de conservation des aires 13 2.1.1.3.2 Procédure de choix d'un schéma de décomposition .14 2.1.2 Estimation des composantes de la série ..15 2.1.2.1 Estimation de la tendance ..15 2.1.2.1.1 Méthode des moindres carrés .15 2.1.2.1.2 Méthode des moyennes mobiles 15 2.1.2.1.3 Avantages et inconvénients des méthodes d'estimation 16 2.1.2.2 Estimation des coefficients saisonniers 16 2.1.2.2.1 Méthode pratique 17 2.1.2.2.2 Méthode analytique .18 2.1.2.2.3 Série

sont des prospect qui n'achète pas le produit/service dans l'immédiat, mais qui est susceptible de l'acheté dans le futur. 3) La demande théorique Elle correspond à la demande potentielle additionné des non-consommateurs absolus. Elle est théorique car les prospect non-consommateurs n'achète jamais le produits pour diverse raison(médical, allergie..) B) Les indicateurs de la demande Les indicateurs permette de mesurer les éléments quantitatif de la demande La demande en volume: Quantité acheté

[pic] Ce qui s'écrit encore : [pic] (S étant le vecteur des coefficients, et L la matrice des variables explicatives). 3. Choix d’ une contrainte sur les coefficients On est tenté, au départ, d'appliquer la méthode d'ajustement des moindres carrés, sur le modèle [pic] , pour déterminer le vecteur des coefficients. Cependant, la matrice L n'est pas de plein rang : la somme des trois premières colonnes est égale à la dernière, donc la matrice [pic] ne sera pas inversible, et le vecteur des coefficients

...4 VII - AJUSTEMENT ET CORRÉLATION.............................................................5 1) Ajustement linéaire par la méthode de Mayer.................................................6 2) Ajustement linéaire par la méthode des moindres carrés...............................7 a) Principe..................................................................................................7 b) Covariance..........................................................................................

constantes sur la première diagonale. Dans ce cas, c’est l’hypothèse stochastique selon laquelle E (u²[pic])= σ², u[pic]a une variance σ² qui est constante et finie qui est prise en défaut. Dans ces conditions, l’estimation se fait par les moindres carrés généralisés. Supposons que la spécification Y[pic]= X[pic]a + u[pic]soit valide, Ou Y= (6 3 12 15 4) , X= (1 1 1 1 1 ;4 1 5 8 2), a=( α β) et u= (u1 u2 u3 u4 u5). En supposant que u tende vers un processus AR (1) , on a, Var (u)= σ²= σ² Ω=