Régression non linéaire

mesure que leur revenu croît, mais non d'une quantité aussi grande que l'accroissement du revenu ›› John Maynard Keynes économiste britannique (1883-1946). Le comportement du consommateur a été très tôt un sujet de 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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 G. Mettre la calculatrice en mode degré . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 CALCULS NUMÉRIQUES A. Accéder au menu calculs - Affichage en mode linéaire ou naturel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . B. Expressions avec des écritures fractionnaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A) Saisir une fraction et la rendre irréductible . . . . . . . . . . . .

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

incompressible b est la propension marginale à consommer. b ∈ [0, 1] Objectif : formaliser un modèle permettant de tester cette théorie i.e à partir d’un échantillon de données : 1. Le revenu influence t-il la consommation ? Le paramètre b est-il ou non significativement différent de 0 ? 2. La téhorie est-elle validée par les résultats ? on s’intéresse aux valeurs de a et de b 11/25 Tester empiriquement la relation entre consommation et revenu (1) Echantillon de données : les observations de

(G1G2) : y 1 . On peut alors déterminer les ventes prévisionnelles en 2011 : 10 3 6 1 19 On s'attend ici à 79 millions d’euros de CA en 2011. 4) Par la méthode des moindres carrés, on ajuste le nuage de points par la droite de régression de y y en x : (dx ) : y ax b avec a xy 2 x et b y ax x 2, 5 y 1 6 6 44 6 22 3 22 3 xy xy xy x i yi i 1 2, 5 0 0 6 1 2 6 ... 5 15 2, 5 22 3 165 6 55 3 55 6 9,17

___________________________________________________ 4 5.2.3.1 Principe _________________________________________________________________ 4 5.2.3.2 Détermination des coefficients ________________________________________________ 5 6 Coefficient de corrélation linéaire __________________________________________ 5 Les statistiques à une variable s’intéressaient, pour une population donnée, à un caractère donné : les notes à un devoir surveillé d’une classe, les salaires dans une entreprise, etc… Lorsque l’on

chiffre d’affaire correspondant. x 1 12 2 13 3 15 4 19 5 21 6 22 Calculer les moyennes X et Y Construire le nuage de points (abscisse 2cm ordonnée 1cm) Calculer la variance V ( X ) et la covariance COV ( X , Y ) Démontrer que la droite de régression de y en fonction de x est y = Tracer en utilisant la droite. Calculer une estimation du chiffre d’affaire à la fin du 78 x + 9, 2 35 7ème mois. Exercice 2 (Bac 1989) Le tableau suivant donne les notes obtenues par un groupe d’élève à un

Expéditeur : Service comptabilité Destinataire : Direction financière Date : 30/10/2013 Objet : Comparaison entre la prévision des ventes selon la droite d’ajustement ou selon la droite de régression La droite d’ajustement linéaire des ventes de buses en fonction du temps (Y = 359,37 t + 5 000,2) donne une prévision pour N+1 de 7 516 buses vendues. Cette méthode de prévision fait l’hypothèse que la tendance observée au cours des six dernières années sera obligatoirement maintenue

types de variables 3.2.Principales formes d'ajustement a)La relation linéaire b)Un idéal : la relation fonctionnelle c)Les autres formes de relation fréquentes en gestion La relation curviligne La relation exponentielle 4.L'ajustement linéaire 4.1.Rappels 4.2.La méthode des moindres carrés a)Mise en œuvre b)Compléments pratiques 4.3.Vérification de la validité de votre démarche 5.La notion de corrélation 5.1.La corrélation linéaire a)Une idée simple b)Calculer et interpréter le coefficient de corrélation

ce chapitre, on va essayer de répondre à un ensemble de questions Econométrie ? Modèle ? Les principes de base d'une régression linéaire ? Les méthodes mathématiques appliquées dans une régression linéaire des données statistiques ? Comment juger statistiquement la fiabilité d'un modèle économétrique ? Comment interpréter les résultats et les indicateurs d'une régression linéaire ? Logiciels utilisés par les statisticiens ? Précision: L'économétrie c'est la mesure statistique des grandeurs de l'économie