Régression linéaire multiple

traduction et d’adaptation réservés Catalogage avant publication de Bibliothèque et Archives Canada Stafford, Jean L’analyse multivariée avec SPSS Comprend des réf. bibliogr. ISBN 2-7605-1392-0 1. Analyse multivariée – Informatique. 2. Analyse de régression – Informatique. 3. Analyse factorielle – Informatique. 4. SPSS for Windows (Fichier d’ordinateur). I. Bodson, Paul, 1935. II. Stafford, Marie-Christine. III. Titre. QA278.S72 2005 519.5'35'0285 C2005-941522-3 Nous reconnaissons l’aide financière

traduction et d’adaptation réservés Catalogage avant publication de Bibliothèque et Archives Canada Stafford, Jean L’analyse multivariée avec SPSS Comprend des réf. bibliogr. ISBN 2-7605-1392-0 1. Analyse multivariée – Informatique. 2. Analyse de régression – Informatique. 3. Analyse factorielle – Informatique. 4. SPSS for Windows (Fichier d’ordinateur). I. Bodson, Paul, 1935. II. Stafford, Marie-Christine. III. Titre. QA278.S72 2005 519.5'35'0285 C2005-941522-3 Nous reconnaissons l’aide financière

Annexe n°3 Le Modèle Linéaire Général 1. Estimation des paramètres du modèle Soit le modèle linéaire général : estimé est : Yi = γ 0 + γ 1 X 1i + γ 2 X 2i + L + γ k X ki + U i (i = 1,L, n) . Yi = γˆ0 + γˆ1 X 1i + γˆ 2 X 2i + L + γˆ k X ki + ei Le modèle La forme matricielle de ces n équations est : ⎡Y1 ⎤ ⎡1 X 11 L ⎢Y ⎥ ⎢1 X L 12 ⎢ 2⎥ = ⎢ ⎢ M ⎥ ⎢M M L ⎢ ⎥ ⎢ ⎣Yn ⎦ ⎣1 X 1n L (n ;1) = (n ; k + 1) X k 1 ⎤ ⎡γˆ0 ⎤ ⎡ e1 ⎤ ⎥ ⎢ γˆ ⎥ ⎢e ⎥ X k2 ⎥ ⎢ 1 ⎥ + ⎢ 2⎥ ⎢M⎥ M ⎥ ⎢M⎥ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ X kn

La régression Multiple 2011 07/01/2011 a) Analyse de régression : Coefficientsa | Modèle | Coefficients non standardisés | Coefficients standardisés | t | Sig. | | A | Erreur standard | Bêta | | | 1 | (Constante) | 36,834 | 2,288 | | 16,097 | ,000 | | WT | -,004 | ,001 | -,584 | -2,897 | ,007 | | ESIZE | -,004 | ,014 | -,081 | -,286 | ,777 | | HP | -,025 | ,021 | -,288 | -1,213 | ,236 | | BARR | -,201 | ,592 |

intérêts à l’échéance. PV Calcule la valeur actuelle d’un investissement. TAUX Calcule le taux d’intérêt par période pour une annuité. VALEUR.NOMINALE Renvoie la valeur nominale à échéance d’un effet de commerce. AMORLIN Calcule l’amortissement linéaire d’un bien pour une période donnée. SYD Calcule l’amortissement d’un bien pour une période donnée sur la base de la méthode américaine Sum-of-Years Digits (amortissement dégressif à taux décroissant appliqué à une valeur constante). TAUX.ESCOMPTE

incrément variable 26 Apprentissage Statistique - P. Gallinari 1,1 Fonction discriminante linéaire ∑ .   Surface de décision: hyperplan Quelques propriétés    27 avec 1 F(x) = 0 w est le vecteur normal de l'hyperplan, il défini son orientation distance de x à H : / w0 = 0 : H passe par l'origine Apprentissage Statistique - P. Gallinari Géométrie de la discrimination linéaire F ( x) w F(x) > 0 F(x) = 0 W F(x) < 0 28 Apprentissage Statistique - P. Gallinari Le perceptron

— Exercices d’Économétrie – 2e édition — (Scriptex : 4e épreuve) — V — Sommaire L’auteur VII Introduction IX Chapitre 1 • Modélisation en économie et gestion 1 Chapitre 2 • Modèle linéaire en univers stationnaire 23 Chapitre 3 • Compléments sur les modèles linéaires 75 Chapitre 4 • Équations multiples en univers stationnaire 127 Chapitre 5 • Tests de racine unitaire et modèles ARIMA 149 Chapitre 6 • Variables intégrées, modèles VAR et cointégration 201 Chapitre 7 • Variables dépendantes

rendement et la teneur en protéine, on a proposé d'utiliser la déviation à partir de la régression linéaire entre le rendement et la teneur en protéine ; c'est ce qu'on appelle « la déviation grain protéine » : « Grain Protein deviation » (Anonyme2, Monaghan et al., 2001, Oury et Goudin, 2007, LeGouis et al, 2010, ...). Le GPD étant définie comme étant le « résidus standardisés » de la régression linéaire du rendement en grain (t/ha) et la teneur en protéines (%) (Oury et Godin, 2007 ; Monghan

vocales. La réponse impulsionnelle du conduit vocal (gorge). La réponse impulsionnelle de la composante de rayonnement aux lèvres. Cf photos schéma Zambett Modèle de l'excitation: En plus de la partie filtre du modèle de prédiction linéaire (dt on parlera tt de suite après), il faut aussi calculer la partie « source » du signal. Ce modèle se base sur les sons voisés ou non voisés pour chaque fenêtre d'analyse. Pour un son voisé, l'excitation est un train périodique d'impulsions

données ..4 a) Hypothèses et présentation des variables …………………………………….. 6 b) Etude statistique des quelques variables étudiées dans ce modèle…….…… 10 B. Présentation des modèles ……………………………………………………………. 20 a) Régression linéaire et interprétation des résultats ………………………….. 20 b) La régression Logistique …………………………………………………….. 29 Conclusion Bibliographie Annexe ………………………………………………………………………….. 35 …………………………………………………………………..… 36 ……………………………………………………………………………….. 37 2 Introduction Les