Régression linéaire multiple

3.3) Régression GLM 13 3.3.1) Principe général 13 3.3.2) Construction du GLM 14 3.3.3) Modèles utilisés 15 3.4) Régression PLS 16 3.4.1) Principe 16 3.4.2) Modèle PLS1 17 3.4.3) Conclusion PLS 17 3.5) Extension de la PLS au cadre du modèle linéaire généralisée 18 3.6) Critère de qualité du modèle et sélection de variables 18 3.6.1) Critère de qualité du modèle 18 3.6.2) Sélection de variables 18 3.6.3) Choix du nombre H de composantes pour la régression PLS 19

Fathallah Ines Résumé : L'objectif de cette note est de l'existence d'une relation entre la taille et le poids d’un individu. Cette étude est faite à partir d'un échantillon de 34 jeunes patient et utilisant un modèle de régression linéaire. Ce modèle a mis en évidence une relation linéaire entre ces deux variables. 1. Introduction : Existe-t-il une relation entre la taille d’un patient et son poids ? Nous disposons pour répondre à cette question d'un jeu de données obtenu à partir d'un échantillon

rencontrés8 C. Valeurs extrêmes8 II. Analyse descriptive des données 10 1. Résumé graphique 10 2. Résumé Numérique 11 III. Analyse exploratoire 14 1. Clustering 14 2. Reduction de dimensions 15 IV. Analyse décisionnelle 22 1. Regression 22 2. Analyse prédictive 24 VI. Evaluation des résultats et des méthodes27 1. Taux d’erreur 27 2. Courbe de ROC 27 VII. Conclusion31 ANNEXE 33 I. INTRODUCTION Le taux de chômage au sens du Bureau International du

réaliser des estimations en classification (à deux classes ou plus) [Burges, 1998] ou en régression [Smola et al., 1998]. De telles méthodes permettent généralement de s’affranchir de contraintes statistiques sur les données étudiées comme la normalité de la distribution. De plus, elles sont non linéaires ce qui leur donne un pouvoir de généralisation supérieure dans certains cas, aux méthodes de régressions plus classiques. Dans ce chapitre, nous présenterons tout d’abord une théorie de la classification

progression des tumeurs jusqu’à l’avènement de la chimie médicinale dans la seconde moitié du 20ème siècle. Avant 1950, les thérapies étaient surtout du ressort du chirurgien, mais la maîtrise de la radioactivité et l’invention des accélérateurs linéaires de particules permit après 1960 le développement des thérapies par irradiation, autorisant, sinon une guérison, au moins un contrôle local de la maladie. Mais comme la chirurgie, la radiothérapie ne pouvait pas traiter les cancers métastatiques (dont

variable à expliquer (ou « cible », « réponse », « dépendante ») est qualitative   Prédiction : la variable à expliquer est quantitative     on parle aussi de classification (en anglais) ou de discrimination on parle aussi de régression ou d’apprentissage supervisé (réseaux de neurones) exemple : le prix d’un appartement (en fonction de sa superficie, de l’étage et du quartier) Scoring : classement appliqué à une problématique d’entreprise (variable à expliquer souvent binaire)

. . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Stratégie du coussin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . M OTEURS DE PERFORMANCE 3.1 Techniques de régression linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1 Préliminaires essentiels à la mise en place d’un modèle de régression 3.1.2 Filtre de Kalman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Momentum de taux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 Analyse en

de l’outil dans le copeau, favorisée par les fortes températures à l’interface outil/copeau. On observe 3 zones : • Zone 1 : période d’adaptation du tranchant au régime de coupe. • Zone 2 : Stabilisation du gradient d’usure, évolution sensiblement linéaire en fonction du temps. • Zone 3 : croissance rapide de l’usure qui précède l’effondrement de l’arête ; dans cette zone les risques de rupture d’outil sont importants. 1.2 Critères d’usure Les critères usuellement utilisés pour les outils en carbure

l'effet X-Y se produit. [pic] Un effet modérateur de Z sur la relation X-Y se caractérise par un effet d'interaction X × Z significatif. En d'autres termes, dans le cadre d'une relation X-Y linéaire, le coefficient c de l'équation (a) est significatif. Les coefficients b et d représentent, respectivement, les effets « simples » de X et de Z sur Y. Y = a + bX + dZ + cXZ + erreur (a) La nature de la variable modératrice (Qualitative

d’introduction des régresseurs dans le modèle complet linéaire multiple du 1er degré ? X1 : le montant du patrimoine. X2 : le montant des revenus X3 : l’âge du client Justifier : R² (X1,Y) > R² (X2,Y) > R² (X3, Y) et R² (X1,X2) très faible Partie B (21 pts) : On étudie la relation entre Y et X1 selon le modèle [pic] On donne : SP(Y;X1) = 95386,631 1°) Calculer et interpréter concrètement les coefficients de la régression (1/10000ème): mx = 139.7537 my = 67.2585 SP/n = 9538