Régression linéaire multiple

Chapitre I : La régression linéaire simple Les modèles de régression ont pour objectif d'expliquer la variation d'un phénomène mesurable par celle d'une ou de plusieurs autres variables, et dans la vie de l'entreprise, nous essayons fréquemment de détecter et d'analyser les causes de certains phénomènes, comme la variation des ventes par exemple. Différents modèles de régression sont possibles. La régression linéaire (simple ou multiple) estime les paramètres de l'équation théorique permettant de

forte Relation modérée Relation faible Relation très faible Relation nulle Pr. BOULAHOUAL Adil Résumé : RLS ETAPE DE LA REGRESSION LINEAIRE SIMPLE 1- La spécification du modèle consistant à tracer le nuage de point - dit encore diagramme de dispersion - et à soupçonner l’existence et le type de la relation entre les deux variables. Procédure sous SPSS : Analyse – Régression – Ajustement de fonction. 3- L’estimation des paramètres β0 et β1 : Autrement calculer la b0 et la b1 . Deux types d'estimations

Corrélation multiple Définition de la corrélation : Qu’entend-t-on par corrélation? Supposons deux échantillons sur un groupe, par exemple, quotient intellectuel et habilité en lecture. On s’attend à ce que ces deux mesures varient ensembles. C’est à dire que si une personne a un score élevé sur une mesure, l’autre mesure devrait aussi être élevée. Inversement, si une personne a un score faible sur une mesure, l’autre devrait aussi être faible. Dans ce cas, les mesures sont dites positivement

Concerne l’intervalle de confiance : La loi normale. Cas d’une régression linéaire : L’opération consiste à déterminer un intervalle qui a p chances / 100 de contenir une valeur cherchée quelconque, pour un risque d’erreur alpha égal à(100 – p), p étant le niveau de confiance. Cet intervalle est délimité par 2 droites parallèles et équidistantes de la droite de régression : 3 droites de même coefficient directeur : déterminer l’ordonnée à l’origine ? La distance est définie à partir de l’ecart

Modèle Linéaire de Régression Simple PLAN I. Modèle Linéaire de Régression Simple a. b. c. d. Rappels de notions Les hypothèses du modèle Estimation des paramètres Validation des modèles Déflater une série statistique Application Analyse de l’influence saisonnière Application Les hypothèses du modèle Détermination des paramètres Tests dans le M.R.M Exercices d’application Yousra Cherrouk 3 II. Traitement des séries statistiques a. b. c. d. a. b. c. d. III. Modèle Linéaire de Régression

Nettoyage des données4 a. Traitement des valeurs manquantes5 b. Triage des données6 III. Statistiques descriptives 7 a. Statistique de base 8 b. Dépendance entre variables 9 IV. Régression multiple 10 a. Sélection des variables 11 b. Construction du plan de régression 12 c. Faire la prévision 13 CONCLUSION14 Introduction L’objective de ce mini projet est de savoir utiliser les logiciels statistiques (SAS & SPSS), comprendre leur fonctionnement

prédilection pour l'écionométrie (enquêtes de satisfaction, etc.). Prenons pour exemple la fonction de consommation : Considérons par exemple la fonction de consommation des ménages liant le revenu et la consommation, sous l'hypothèse d'une liaison linéaire entre la consommation C et le revenu R, on peut écrire : C = aR + b: La consommation C, est dite variable endogène (ou dépendante, ou à expliquer), en ce sens qu'elle est "interne " au modèle. Le revenu R est dit variable exogène (ou indépendante

......................5 1) Ajustement linéaire par la méthode de Mayer.................................................6 2) Ajustement linéaire par la méthode des moindres carrés...............................7 a) Principe..................................................................................................7 b) Covariance.............................................................................................8 c) Droites d'ajustement linéaire......................................

entend privilégier l'équité interne (c'est souvent le cas des administrations, des PME familiales …) et si l'activité a laissé en place le concept de postes ; il y aura lieu de se livrer à une pesée des postes et d'étudier la relation (droite de régression ) entre la valeur ajoutée du poste (sa pesée en points) et la rémunération du titulaire du poste ; certes une certaine fourchette pourra s'expliquer par l'histoire ou d'autres facteurs mais la variation autour de ma médiane ne saurait dépasser

1, ..., N Notations : Ci est la variable expliquée (ou endogène) Ri est la variable explicative (ou exogène). a et b sont les paramètres (ou coefficients) à estimer Un modèle avec une seule variable explicative est appelé modèle linéaire simple ; Le modèle linéaire multiple comporte plusieurs variables explicatives 12/25 Tester empiriquement la relation entre consommation et revenu (2) S’il existait une relation certaine entre consommation et revenu... 3000 2500 2000 Consommation