Régression linéaire multiple

Issy-les-Moulineaux ! : 01 46 48 82 47 ou 06 10 99 23 56 e-mail : valerie_renaudin@yahoo.fr L’auteur remercie très vivement la direction marketing de l’enseigne Monoprix pour les données mises à sa disposition pour réaliser cette recherche et pour les multiples échanges qui ont considérablement enrichi ce travail. -1- L’élasticité des ventes à l’espace des rayons : définition, déterminants et potentialités pour l’allocation d’espace en magasin Résumé : La décision d’allocation d’espace aux rayons

éventuellement exister entre les deux variables. Si liaison il y a, il s’agit d’en spécifier la forme et dont évaluer l’intensité : on retrouve la les deux thèmes essentiels de l’analyse bidimensionnelles, d’une part celui de l’ajustement et de la régression, et d’autre part celui du coefficient de corrélation. De façon synthétique, l’analyse bivariée consiste à comparer les réponses à chaque modalité de la variable A en fonction de réponse à la question B. • Pour étudier les relations entre

des populations analysées La première étape réside dans le choix d'un critère de défaut. Ce choix peut souvent se résumer à un choix entre défaillance et défaut de remboursement représentative. La défaillance est un événement qui peut prendre de multiples formes et dont l'appréciation comporte une part de subjectivité. Le Comité de Bâle a récemment précisé la définition du défaut (voir le document technique sur l'approche Les IRB, janvier 2001p.30) . Un défaut intervient lorsque l'un des événements

d’intérêt à court termeß : Constante, valeur attendue lorsque toutes les variables explicatives sont égales à zéroL’erreur ε est l’ensemble des phénomènes explicatif non lié à la barrière exogène. II- La Régression Linéaire Multiple (RLM) A- Estmation du modèle Afin de pouvoir estimer ce modèle, il sera nécessaire d’utiliser la RLM avec la méthode des MCO. Grâce à un échantillon n elle pourra expliquer les valeurs

Introduction à l’économétrie Le modèle de régression linéaire simple Support de cours destiné aux étudiants de 3e année de licence shs/miashs/mase Université Charles-de-Gaulle Lille 3 UFR IDIST O. Torrès Année universitaire 2010-11 (version du 8/9/2010, 16:23) 2 Introduction : présentation du cours Ce cours est une introduction aux méthodes et modèles de base de l’économétrie. Cette dernière s’entendra ici comme une branche de la statistique mathématique (ou inférentielle)

entreprises. La demeure la plus sûre est le cœur de ses parents ». REMERCIEMENTS Qu’il me soit permis de remercier : - Pr. Henri GWÉT, pour avoir bien accepté de diriger ce modeste travail. - Dr AWONO AMBENE Herman Parfait, qui en dépit de ses multiples occupations n’a ménagé aucun effort pour mettre à ma disposition son temps et ses connaissances. Votre expertise a donné à ce travail une plus grande dimension. - Dr PEYOU-NDI Marlyse Paule, pour m’avoir gentiment accueilli et encadré à l’OCEAC -

variable 44 Variable non numérique : 45 Variable numérique à valeurs isolées 47 Variable numérique à valeurs regroupées en classes 48 Droite de Henry 52 Boîtes à moustaches multiples 52 Séries statistiques à 2 variables 54 Saisie des données : 54 Nature de la régression : 54 Rôle de la variable 55 Format de la courbe et des points 56 Police de caractères : 57 Calculs de corrélation : 57 Cas particulier : droite d'ajustement de Mayer 57

Sénégal Un peuple-un but-une foi **************** Ministère de L’Economie et des Finances (MEF) TRAVAUX pratiques Du cours de Ecole Nationale de la Statistique et de l’Analyse Economique (ENSAE) TRAVAUX PRATIQUES DU COURS D’ECONOMETRIE DU MODELE LINEAIRE Rédigé par : Carmen Thiburs S. AGBAHOUNGBATA, Elève Ingénieur des Travaux Statistiques Sous l’encadrement de : Monsieur Mayoro DIOP, Economiste, E seig a t à l ENSAE Sous l’e cadre e t de Février 2013 Sommaire Avant-propos ................

années précédentes ou en d'autres lieux. Ce sont les problèmes les plus élémentaires de l'analyse des données qui concernent une population finie. Les problèmes portant sur des statistiques multidimensionnelles nécessitent l'utilisation de l'algèbre linéaire. Indépendamment du caractère, élémentaire ou non, du problème il s'agit de réductions statistiques de données connues dans lesquelles l'introduction des probabilités améliorerait difficilement l'information obtenue. Il est raisonnable de regrouper

nombre d'observations atteignant des milliers, seule une gestion en classes est alors possible. Outil "interpolation linéaire" (définition et application numérique) Certains paramètres statistiques comme la médiane, les quartiles et, de manière générale les fractiles, peuvent être obtenus (de façon approchée) à partir des fréquences cumulées à l'aide d'une interpolation linéaire. Par exemple pour déterminer la médiane, on recherche la classe qui la contient. C'est la classe ] ai-1 , ai ] telle