Régression linéaire

ANALYSE DE LA VARIANCE A UN FACTEUR 1. Introduction Nous allons voir comment la technique du test de Fisher (voir Régression linéaire multiple) peut être utilisée pour apprécier d'un certain point de vue la pertinence de certains classements d'observations. Posons le problème sur l'exemple concret (mais artificiel) suivant : On observe les dépenses annuelles en vêtements de n = 7 individus, qui habitent des grandes villes, des communes moyennes, ou des communes rurales : Trois observations

processus, dans la perspective de tirer un profit maximal, et donc obtenir un produit de qualité dans des conditions optimales. En vue d’atteindre les objectifs suscites, nous avons procédé à l’utilisation de la modélisation statistique par la régression linéaire multiple RLM des deux réponses (coloration à la sortie et la filtrabilité). Nous avons, en outre, effectué une programmation par Solveur, ce qui constitue l’apport de notre travail étant donné qu’une telle étude n’a jamais été réalisée au niveau

l’économétrie S6-LEF sc. éco. & gestion Chapitre 2 : Prof. Mohamed El Merouani REGRESSION LINÉAIRE MULTIPLE Plan du Chapitre : I.- Position du problème II.- Hypothèses d’application de la Méthode de moindres carrées III.- Estimation des composants du vecteur A lM ®E IV.- Espérance mathématique et matrices des variances covariances des estimateurs …à suivre… I.- Position du problème : Le modèle de régression linéaire multiple est de la forme : ero Y = a1 X 1 + a2 X 2 + L + ak X k + ε , où Y

Pratique de la Régression Linéaire Multiple Diagnostic et sélection de variables Version du 20 sept. 2009 Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: La_regression_dans_la_pratique macro: svmono.cls date/time: 20-Sep-2009/9:20 Page: 2 job: La_regression_dans_la_pratique macro: svmono.cls date/time: 20-Sep-2009/9:20 Avant-propos Ce support décrit quelques techniques statistiques destinées à valider et améliorer les résultats fournis par la régression linéaire multiple. Il correspond

th v s . ( X 2 ) p e t_ w id th b y ( Y ) ty p e 2 µ3 µ2 1 µ1 1 2 3 Ir is - s e to s a 4 Ir is - v e r s ic o lo r 5 Ir is - v ir g in ic a 6 Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 4 Fonction linéaire discriminante Simplification des formules sous [1] et [2] La probabilité conditionnelle est donc proportionnelle à ln P( X yk ) ∝ − 1 ( X − µk )Σ −1 ( X − µ k )' 2 Avec les estimations sur l’échantillon de taille n, K classes et J descripteurs

valeurs suspectes, et aidera à formuler des hypothèses qu’il faudra étudier a l’aide de modèles et d’études statistiques différentielles. l’analyse en composantes principales nous mettra en présence d’une équation très apparentée à l’équation de régression classique ayant la forme suivante : C1 = â1 var1 + â2 var2 + â3 var3… + âk vark II- Historique de l’ACP : L’Analyse en Composantes principales (ACP) fait partie du groupe des méthodes descriptives multidimensionnelles

gestion page 16 1 produit de matrices , présentation matricielle de problèmes linéaires 2 Matrice de probabilité et gestion des stocks 3 Matrices des gains et choix de stratégie de production 4 Systèmes linéaires – Méthode de Gauss Leçon 6 : Matrice Inverse – Systèmes d’équations Linéaires page 19 5 Matrice inverse et système linéaire 6 Système linéaires : les 3 conclusions possibles 7 Puissance d’une matrice et application Partie 3 : STATISTIQUES

Ensuite, comparez les deux. Que remarquez-vous ? Sachant que le logarithme népérien permet de linéariser les données, nous pouvons constater qu’en utilisant le ln, la relation entre la variable à expliquer et les variables explicatives est plus linéaire. En effet, l’écart entre les données et les valeurs estimées est réduit. Quand X varie de une unité, Y varie de 100* a1 %. Nous sommes dans un cas de log-niveau. Nous avons en effet pris le logarithme de la variable dépendante S. En se basant sur

distribution. Pour finir nous allons utiliser le test du khy-2 d’Excel qui est déjà implémenté. Test du Khy-2 : 9,760.10-65. En lisant la description de l’aide sous Excel, une faible valeur à ce test signifie bien que la loi est normale. 2) Régression linéaire : 3) Estimation de la moyenne : Nous allons estimer la moyenne pour l’ensemble de la population grâce à la moyenne et la variance de l’échantillon avec son intervalle de confiance. Hypothèse : On supposera que les échantillons A et B sont

SOMMAIRE I Introduction II Présentation Renault III Présentation variables exogènes IV Analyse de régression avec Excel 1) construction du modèle 2) Interprétation des résultats et prévisions A) Le coefficient de détermination R² B) Analyse de variance a) Validité du modèle R² b) Les coefficients de la variable, l’erreur type C) Analyse des résidus D) Prévisions VI Conclusion Introduction Nous avions pour objectif de réaliser l’analyse d’une variable