Régression linéaire multiple

CHAPITRE II LA RÉGRESSION MULTIPLE 2 Avantages de la régression multiple • Dans le chapitre 1, nous avons étudié l’impact d’une variable indépendante x sur la variable dépendante y Hypothèse : tous les autres facteurs affectant y ne sont pas corrélés avec x Hypothèse non réaliste Le modèle de régression multiple permet de contrôler explicitement les autres facteurs qui affectent la variable dépendante 3 Avantages de la régression multiple • L’analyse de la régression multiple permet en outre

très élevé, ce qui rend pourtant, d'un point de vue théorique, la construction d'un modèle, représentatif de la réalité, très délicate. C'est précisément ce à quoi tente de répondre la régression Logistique. Comme nous allons le constater tout au long de ce travail, la régression linéaire simple ou multiple, répondant au simple critère des MCO (moindres carrés ordinaires), est souvent prise à défaut lorsqu'il s'agit d'applications de ce type. Soit, tout simplement, parce que les conditions

confiance tests d’hypothèses 15 16 Outils de modélisation Les outils de modélisation expliquent et prédisent une ou plusieurs variables par une fonction mathématique d’autres variables Quelques exemples de modélisation : Régression simple, multiple, régression logistique, analyse de variance 17 18 19 20 SPSS L’environnement SPSS SPSS pour Statistical Package for Social Sciences Formation SMCS : Pratique de la statistique avec SPSS 22 SPSS Plusieurs types de

la demande dans le temps en utilisant les données des consommations passées. Ci-dessous, nous présentons une liste non exhaustive des méthodes quantitatives : Moyenne arithmétique  et méthode exponentielle: Calcul des pronostics selon un besoin linéaire et plus ou moins constant. La moyenne arithmétique se base sur la somme des ventes précédentes. On fait une moyenne des ventes selon le nombre de périodes. La méthode exponentielle se base sur la formule suivante : Pt-1= (1-α).pt+ α.yt Pt=

Sommaire I Rappels A) B) C) D) Variables aléatoires Médianes et quantiles Quelques lois Statistiques inférentielles et estimations II Modélisation linéaire A) Corrélation 1) Le coefficient de Pearson 2) Le coefficient de Spearman B) Régression linéaire III Régression logistique IV Modèle multiple A) Modèle linéaire multiple B) Modèle logistique multiple V Bonus sur les tests Ronéo n°1 – Cours n°1 UE11 2 sur 10 I. Rappels A. Variables aléatoires On utilise la modélisation pour décrire de la

Delphi 2. L’étude de marché 3. Les panels d’experts 4. Les analogies historiques II. Les méthodes quantitatives 1. Les méthodes causales a) La régression linéaire simple b) La régression linéaire multiple 2. Les méthodes d’extrapolations de séries chronologiques a) La moyenne mobile b) Le lissage exponentiel simple c) Le lissage exponentiel multiple E. Les mesures de l’erreur Conclusion Introduction Les prévisions se retrouvent dans la plupart des sphères de l'activité humaine et sont

déterminants pour votre insertion professionnelle. Plan du polycopie Le cœur du cours d’introduction aux méthodes économétriques est constitué de deux chapitres : le 1er porte sur le modèle linéaire de régression simple et le 2nd sur la régression multiple. Nous y développons les méthodes basiques d’estimation des paramètres d’un modèle et les propriétés des estimateurs et introduisons également les techniques de validation des modèles. Mais pour bien comprendre l’intérêt

Plan Analyse Factorielle Discriminante de Fisher (AFD) Régression linéaire au sens des moindre carrées Analyse Discriminante Linéaire (ADL) Lien entre AFD, ADL et RMC Synthèse sur AFD, ADL, RMC et RL Avantages et Inconvénients de ADL Projection, Discrimination et Classification Régression Logistique Massih-Réza Amini Techniques d’Analyse de Données et Théorie de l’Information Master M2 IAD – Parcours Recherche amini@poleia.lip6.fr http://www-connex.lip6.fr/~amini Exemple d’application:

 INTRODUCTION Le Modèle de marché établit donc une relation linéaire entre le return d'une action j et le return du marché; l'équation de régression qui définit cette relation est ce que nous allons essayer de construire dans le présent rapport à l'aide du puissant logiciel d'analyse de données SPSS et ce à partir des données de l'indice CAC 40. L'hypothèse sous-jacente à cette formulation est que les return des diverses valeurs traitées sur un même marché sont exclusivement liés par leur relation

Économétrie Appliquée Emmanuel Flachaire Emmanuel Flachaire Plan du cours Économétrie Appliquée Quatres séances: 1. Qu'est ce que l'économétrie ? 2. Le modèle de régression simple 3. Le modèle de régression multiple 4. Applications E. Flachaire E. Flachaire A. Taranco A. Taranco Travaux dirigés: exercices appliqués en salle informatique Emmanuel Flachaire Économétrie Appliquée Plan du cours Références: 1. Behagel (2006), Lire l'économétrie, Repères, La découverte