Régression linéaire multiple

terre est moyenne = 3 si la qualité de la terre est bonne = 4 si la qualité de la terre est très bonne I : Irrigation des terres (en nombre de m3 d’eau par hectare). et ut : représente le terme d’erreurs. Notre fonction est une fonction linéaire multiple avec pour variable dépendante P c'est-à-dire le niveau de production de maïs et comme variables endogènes la quantité utilisée de fertilisants (F), la formation sur l’utilisation des fertilisants (E), la qualité de la terre (Q), l’irrigation

......... 35 Conversion de coordonnées ........................................................................ 36 Permutation et combinaison ........................................................................ 36 Utilisation d’instructions multiples ................................................................ 37 7. Utilisation des variables ..................................................................... 38 Variables indicées .......................................................

530 | 496 | 2006 | 15 800 | 533 | 2007 | 17 100 | 571 | 2008 | 12 912 | 588 | 2009 | 13 004 | 509 | Evolutions du CA et du budget R & D entre 1999 et 2009 Régression linéaire simple Série 1 : CA en millions d’euros Série 2 : budget consacré à la R & D en millions d’euros 2- La méthode de régression linéaire simple 2.1- Quelle est la formule mathématique qui décrit la relation entre ces variables ? La formule mathématiques qui décrit le mieux la relation entre les variables

des problèmes rencontrés par l’ingénieur dans le domaine de la décision : échantillonnage, estimation et tests d’hypothèse, tests de comparaison, tests d’ajustement, régression. • La quatrième partie propose un résumé de l’analyse des données. Cette nouvelle édition a été augmentée d’un chapitre sur la régression multiple. 2e édition RENEE VEYSSEYRE est agrégée de mathématiques et professeur honoraire à l’École centrale de Paris. STATISTIQUE ET PROBABILITÉS POUR L’INGÉNIEUR

Mesures des erreurs de prévision (MAD, MSE, MFE, MAPE). • Modèles pour séries stationnaires : – Moyenne mobile simple (SMA). – Moyenne mobile simple pondérée. – Lissage exponentiel simple. 4 Plan • Modèles pour séries avec tendances : – Régression linéaire. – Lissage exponentiel double (Holt). – Moyenne mobile double. • Modèles pour séries avec saisonnalité : – – – – Longueur du cycle. Multiplicateurs saisonniers. Décomposition de la série chronologique. Lissage exponentiel triple (Winters)

méthodes 20 • Régression linéaire simple 20.1 20.2 20.3 20.4 20.5 352 Introduction Mesures de liaison Choix des variables Modèle théorique de la régression simple Ajustement du modèle de régression linéaire sur des données expérimentales 20.6 Étude de la régression linéaire (aspects descriptifs) 352 353 354 355 20.7 Étude de la régression linéaire (aspects inférentiels) 363 20.8 Étude d’une valeur prévisionnelle 20.9 Conclusions 371 375 21 • Régression multiple. Modèle linéaire général 357

rencontrés pendant le mois de mars. Ils ont répondu à différents questionnaires d’auto-évaluation : l’échelle de mesure du perfectionnisme adapté au sport, un questionnaire d’addiction au sport, de surentraînement et d’épuisement. Les analyses de régressions linéaires effectuées ont montré que le perfectionnisme prédisait significativement l’addiction au sport, le surentraînement et l’épuisement sportif. En revanche, l’addiction au sport n’a pas été identifiée comme un modérateur ou un médiateur. 3

51 Chapitre 4 • Segmenter ................................................................... 79 Chapitre 5 • L’analyse de variance .................................................. 107 Chapitre 6 • La régression linéaire ................................................... 133 Chapitre 7 • L’analyse conjointe ...................................................... 155 Chapitre 8 • Communiquer les résultats .............................

(OPTION, EVA, MVA..) RAPPEL DEUX GRANDES FAMILLES DES METHODES D’EVALUATION La doctrine financière distingue deux principales familles : Méthodes intrinsèques Méthodes explicites Méthodes analogiques Méthodes implicites Méthodes des multiples Méthodes relatives Méthodes des comprables Abdellatif CHATRI CHAPITRE II: LES METHODES ANALOGIQUES I: PRINCIPE DE LA METHODE FONDEMENT: Evaluer l’entreprise en se fondant sur la manière dont le marché évalue des entreprises similaires

* La spécification de la forme analytique peut également être incomplète. Le comportement étudié peut ainsi répondre à des formes mathématiques non linéaires qui ne sont pas toujours faciles à identifier et à modéliser. Ex : il se pourrait que la fonction de consommation d’un pays nécessite en réalité une spécification non linéaire. * Les variables utilisées sont souvent agrégées, d’où une perte d’informations. Ex : La fonction de consommation keynésienne est censée représenter