Régression

 Régression Linéaire Simple Prédire les valeurs d’une variable dépendante « Y » à partir des valeurs prises par une autre variable indépendante « X » Etape D’une étude de régression : 1- Spécification du modèle : Soupçonner la relation (Diagramme de dispersion - nuage de point) et voir la forme 2- Validation du modèle : Le vérifier dans sa globalité, Coefficient de Détermination avec ANOVA. 3- Estimation des paramètres : Estimer le modèle

L'analyse de régression "All models are wrong but some are useful" (Box). 1. Introduction De nombreuses études consistent à essayer d'expliquer, à l'aide d'un modèle, les variations d'une variable, par exemple le rendement d'une réaction chimique, en fonction d'un certain nombre d'autres variables comme, la température et la quantité de catalyseur utilisées pour effectuer la réaction. On écrira la relation recherchée sous la forme suivante : Y = f ( X 1, X 2) où Y représente le rendement

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

Université Rennes 2 Master de Statistique Année 2012/2013 Premier Semestre Régression linéaire Arnaud Guyader Ce cours est tiré des quatre premiers chapitres du livre de Pierre-André Cornillon et Eric MatznerLøber, Régression avec R, paru chez Springer en 2010. Table des matières 1 La régression linéaire simple 1.1 Modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Moindres Carrés Ordinaires . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Calcul des estimateurs de β1 et β2 . . . .

Régression multiple : principes et exemples d’application Dominique Laffly UMR 5 603 CNRS Université de Pau et des Pays de l’Adour Octobre 2006 Destiné à de futurs thématiciens, notamment géographes, le présent exposé n’a pas pour vocation de présenter la théorie de l’analyse des données par régression au sens statistique du terme. Pour cela nous renvoyons aux nombreux ouvrages rédigés par les statisticiens eux-mêmes. Le but recherché ici est de proposer des exemples concrets de traitement ayant

Quantitative ou qualitative Variable à prédire Attribut classe Variable endogène Quantitative 2 Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 3 Régression linéaire multiple • Se restreindre à une famille de fonction de prédiction linéaire • Et à des exogènes continues (éventuellement des qualitatives recodées) yi = a0 + a1 xi ,1 + a2 xi , 2 + L + a p xi , p + ε i ; i = 1, K , n > ε ε (

 ECONOMETRIE REGRESSION LINEAIRE SIMPLE 1. Régression linéaire simple Maintenant on se place dans le cas général, on a plusieurs séries : La série X : X1 X2 …Xi ... Xn on note la moyenne de X=1/n* La série Y : Y1 Y2 …Yi ... Yn on note la moyenne de Y=1/n* La série des estimations Yest notée aussi = α + ß * X : 1 2 .. i .. n La série des résidus .ε: ε 1 ε 2 … ε i ... ε n Y = α +β *X + ε = + ε et pour tout i allant de 1 à n Yi

Régression linéaire multiple 1 Régression linéaire multiple La régression linéaire multiple est une analyse statistique qui décrit les variations d'une variable endogène associée aux variations de plusieurs variables exogènes. Par exemple, une analyse de régression multiple peut révéler une relation positive entre la demande de lunettes de soleil et différents caractères démographiques (age, salaire) des acheteurs de ce produit. La demande augmente et baisse avec les variations de ces caractéristiques

Chapitre 2 : le modèle de régression simple Introduction * Etude de la relation et de la dépendance entre deux variables : une variable explicative, exogène (X) et une variable à expliquer, endogène (Y) * Caractère linéaire (au niveau des coefficients) : modèle linéaire sous la forme d’une équation : linéarité dans les paramètres : Y = aX+b * Modèle aléatoire : terme d’erreur intégré : Y = aX + b + Ԑ 1. Présentation – spécification et hypothèses du modèle Yt = aXt + b +

Applications régression (II) Applications régression linéaire simple 1. Une agence immobilière veut réaliser une prévision sur le prix de vente de certaines maisons en fonction de leur surface habitable, basée sur un modèle de régression linéaire simple. Les résultats obtenus en utilisant le logiciel Excel pour les données enregistrées dans le cas d’un échantillon de 15 maisons sont les suivants: Applications régression linéaire simple SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.9036 R