Régression linéaire multiple

REGRESSION MULTIPLE Nous voulons savoir quelles variables influencent le salaire annuel d’un employé (SALAIRE). La théorie nous indique que le nombre d’années de scolarité a une importante influence (EDUC). Nous désirons savoir si le sexe des employés (SEXE) et le nombre de mois d’expérience dans l’entreprise (DURÉE) exercent également une influence. Nous avons donc choisi un modèle de régression hiérarchique avec la méthode entrée pour la première étape, mais la méthode ascendante pour la deuxième

Applications régression (II) Applications régression linéaire simple 1. Une agence immobilière veut réaliser une prévision sur le prix de vente de certaines maisons en fonction de leur surface habitable, basée sur un modèle de régression linéaire simple. Les résultats obtenus en utilisant le logiciel Excel pour les données enregistrées dans le cas d’un échantillon de 15 maisons sont les suivants: Applications régression linéaire simple SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.9036 R Square

recherche d’un lien linéaire A) Tractions Effectuons une régression linéaire multiple sur les tractions. 1) Modèle 1 : Régression linéaire multiple sur la variable tractions Modèle 1 : Ti = β0 + β1 x1i + β2 x2i + β3 x3i + Ei avec {Ei} i.i.d. ~N(0, σ2 ) et i variant de 1 à 20 Avec Ti le nombre de tractions réalisées par l’individu i; x1i , x2i , x3i les variables explicatives (respectivement poids, tour de taille et pouls) pour l’individu i ; β0 , β1 , β2 , β3 les coefficients de régression ; σ2 la variance

Régression Linéaire Multiple Ricco RAKOTOMALALA Université Lyon 2 Laboratoire ERIC 1 PLAN 1. 2. 3. 4. Changements structurels Test de Chow – Principe Stabilité de la constante Stabilité de la pente Université Lyon 2 Laboratoire ERIC 2 Changements structurels Données longitudinales Principe : La relation entre l’endogène et les exogènes est modifiée au cours du temps, à partir d’une date donnée. La régression sur l’ensemble de la période est différente de la régression sur les sous-périodes

abréviations et l’indiçage 17 3. LE TERME D’ERREUR 17 4. LE RéSIDU 18 5. PRINCIPE D’AJUSTEMENT LINEAIRE 18 6. Rappels de la méthode de RéGRESSION LINEAIRE MCO 19 7. Formulation Matricielle 22 III. lien entre Inférence statistique et normalité : les restrictions linéaires 25 1. Hypothèses CLM 26 2. Distributions utiles aux Tests Statistiques en S/MLR 27 3. Tests de restrictions linéaires 31 IV. ILLUSTRATION des propriétés d’estimateurs mco : slr 35 1. LINÉARITÉ EN PARAMÈTRE SLR 35 2

processus, dans la perspective de tirer un profit maximal, et donc obtenir un produit de qualité dans des conditions optimales. En vue d’atteindre les objectifs suscites, nous avons procédé à l’utilisation de la modélisation statistique par la régression linéaire multiple RLM des deux réponses (coloration à la sortie et la filtrabilité). Nous avons, en outre, effectué une programmation par Solveur, ce qui constitue l’apport de notre travail étant donné qu’une telle étude n’a jamais été réalisée au niveau

corrélations (ACC) Résumé Analyse canonique des corrélations (ACC) lons également qu’il existe certaines généralisations de l’A.C. à plus de deux groupes de variables quantitatives et qu’elles permettent de retrouver l’analyse des correspondances multiples (en remplaçant chaque groupe par les indicatrices d’une variable qualitative), ainsi que l’A.C.P. (en ne mettant qu’une seule variable quantitative dans chaque groupe). Nous ne nous intéresserons ici qu’à l’A.C. classique, entre deux groupes de

Université Rennes 2 Master de Statistique Année 2012/2013 Premier Semestre Régression linéaire Arnaud Guyader Ce cours est tiré des quatre premiers 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 . . . . . . 1.2.2 Quelques

Ingénierie en Actuariat Finance et Calcul Scientifique Rapport Sujet : La régression multiple avec SPSS Réalisé par : * El Otmany Hammou * Baali Hassan Année universitaire : 2009/2010 Sommaire INTRODUCTION I. Problème II. Analyse des données Introduction La régression est une méthode statistique très utilisée pour analyser la relation d'une variable par

Variables prédictives Descripteurs Variables exogènes Quantitative ou qualitative Variable à prédire Attribut classe Variable endogène Quantitative 3 Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC Principes de la régression multiple Population Ω Y variable à prédire (endogène), quantitative   X variables exogènes (quelconques) Une série de variables X=(x1|…|xp) Objet de l ’étude On veut construire une fonction de prédiction (explication) telle que Y = f