Régression non linéaire

(SPSS) Introduction La régression linéaire est sans aucun doute la méthode statistique la plus utilisée. On distingue habituellement la régression simple (une seule variable explicative) de la régression multiple (plusieurs variables explicatives) bien que le cadre conceptuel et les méthodes de calculs soient identiques. Le principe de la régression linéaire est de modéliser une variable dépendante quantitative Y, au travers d'une combinaison linéaire de p variables explicatives quantitatives

recodage, etc. des données  Description  Traitement des hypothèses Rappels Principes fondamentaux du traitement des données en psychologie Mise en forme des données Présentation adéquate pour traitement ultérieur Données aberrantes, manquantes, non réponses, Vérification des données Modification des données Description Traitement des hypothèses outliers, etc. Recodage, transformation, remplacement, création de variables Indices descriptifs : tendance centrale, dispersion, etc. Selon la

M’BA Yann                                                        DL n°2 REGRESSION LINEAIRE       Ce travail a pour objectif l’étude de la dépendance du nombre de miles parcouru par galon MPG  aux  ),HP   facteurs WT (le poids du véhicule en livres) ,ESIZE (puissance du moteur (cylindrés) en  (nombre de chevaux) ,BARR (nombre d’injecteur) .  1Estimation des coefficients de régression βj  ANOVAb Modèle Somme des carrés 1 Régression Résidu Total 931,893 194,155 1126,047 ddl 4 27 31 Moyenne des carrés

Ricco Rakotomalala Econométrie Version 1.0 La régression linéaire simple et multiple Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Page: 2 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Avant-propos Lorsqu'on m'a demandé si je voulais assurer le cours d'économétrie en Licence L3-IDS (http://dis. univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude

......................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......................................

dépenses en publicité ; Le nombre d’heures d’études et les résultats aux examens ; … Pr. BOULAHOUAL Adil 2 ◦ Existe-il une relation ou une dépendance entre les variables statistiques? ◦ Cette relation, si elle existe, est-elle linéaire ou non ? ◦ Si une dépendance linéaire existe, de quelle façon peut-on la traduire par une équation mathématique ? ◦ La corrélation, si elle existe, est-elle forte ou faible ? ◦ Si l’équation mathématique de la relation entre les variables existe, comment prévoir les

Dans ce genre de problèmes, les principales questions auxquelles nous voudrons répondre sont les suivantes : – Existe-il une relation ou une dépendance entre les variables statistiques? – Cette relation, si elle existe, est-elle linéaire ou non ? – Si une dépendance linéaire existe, de quelle façon peut-on la traduire par une équation mathématique ? – La corrélation, si elle existe, est-elle grande ou faible ? – Si l’équation mathématique de la relation entre les variables existe, comment prévoir les

Ricco Rakotomalala Econométrie La régression linéaire simple et multiple Version 1.0 Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 11-Feb-2013/22:06 Page: 2 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 11-Feb-2013/22:06 Avant-propos Lorsqu'on m'a demandé si je voulais assurer le cours d'économétrie en Licence L3-IDS (http://dis. univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude. D'une part une

conditions générales de solvabilité . Entre 1945 et 1950 Klein présentait ses premiers modèles dont la solution était obtenue par la méthode du maximum de vraisemblance . En 1949 Koopmans déterminait les conditions de solvabilité dans le cas d'un modèle linéaire . En 1954 Theil introduisait la méthode des doubles moindres carrés permettant des calculs effectifs . Toutefois la généralisation des modèles économétriques à équations simultanées utilisée pour des modèles prévisionnels se heurta pendant longtemps

facteurs 22 9.1. Première méthode : le menu ANOVA - Factorielle 23 9.2. Deuxième méthode : le module "Modèle linéaire général" 24 9.3. Exercice 24 10. Traitement d'un plan S*B. Plan à mesures partiellement répétées 25 10.1. Première méthode : données saisies "par sujet" 25 10.2. Deuxième méthode : données "par observation" 27 10.3. Troisième méthode : le module "Modèle linéaire général" 28 10.3.1 Données saisies "par observation" 28 10.3.2 Données saisies "par sujet" 30 10