Régression

www.elmerouani.jimdo.com 28/07/2012 Université Abdelmalek Essaâdi Faculté Polydisciplinaire de Tétouan LEF Sc. éco. & Gestion S6 lM ®E Régression Simple Exercices ero ni ua 1 FP Exercice 1: (Mesure d’efficacité de la force de vente) Te tou Au cours d’un mois donné, le représntant d’une société commercialisant du matériel de bureau a visité 56 entreprises réparties dans sept départements. an Le tableau suivant indique, département par département, le nombre de visites réalisées de même

observées sur les mêmes indidonnait lieu. Les choses ont changé, d’abord vers le milieu des années 1990, vidus. Représentations graphiques des individus, des variables et simultanée. avec le développement de la régression P.L.S. (partial least squares), méthode Lien avec la régression multivairée et les tests associés. assez voisine de l’A.C., ensuite, plus récemment, avec l’apparition des donPrécédent : Analyse en composantes principales nées de biopuces, dont certaines relèvent typiquement

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

Rakotomalala 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

Contrôle des connaissances Lundi 14 décembre 2009 RAV1 durée : 1h Philippe BERNARDOFF Nom : Prénom : Calculettes autorisées sauf à calcul formel. Les données suivantes représentent l’effet du temps t sur la perte de l’hydrogène contenu y dans des échantillons d’acier à 20 degrès centigrade. Soit x = ln t, les données sont les suivantes : t 1 2 6 17 30 1 2 6 17 30 x 0 ln 2 ln 6 ln 17 ln 30 0 ln 2 ln 6 ln 17 ln 30 y 7. 7 7. 5 6. 2 5. 7 4. 2 8. 5 8. 1 6. 8 5. 3 4. 6 Groupe : On suppose que la relation

Régression Linéaire Multiple Ricco RAKOTOMALALA Université Lyon 2 Laboratoire ERIC 1 PLAN 1. 2. 3. 4. Changements structurels Test de Chow – Principe Stabilité de la constante Stabilité de la pente Université Lyon 2 Laboratoire ERIC 2 Changements structurels Données longitudinales Principe : La relation entre l’endogène et les exogènes est modifiée au cours du temps, à partir d’une date donnée. La régression sur l’ensemble de la période est différente de la régression sur les sous-périodes

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

Schéma d’une approche économétrique : méthodes statistiques appliquées à l’économie 16 2. Remarques sur les abréviations et l’indiçage 17 3. LE TERME D’ERREUR 17 4. LE RéSIDU 18 5. PRINCIPE D’AJUSTEMENT LINEAIRE 18 6. Rappels de la méthode de RéGRESSION LINEAIRE MCO 19 7. Formulation Matricielle 22 III. lien entre Inférence statistique et normalité : les restrictions linéaires 25 1. Hypothèses CLM 26 2. Distributions utiles aux Tests Statistiques en S/MLR 27 3. Tests de restrictions linéaires

groupe des autoréférences graphiques : L'autoréférence graphique donne lieu aux régressions infinies qui peuvent être évidentes (explicite), ou suggérées (implicite). 1 – Régression explicite (évidente) ou mise en abyme : La régression infinie est évidente et nous pousse à nous poser cette question : « Jusqu’où cela va-t-il aller ? » Les fractales sont un exemple de régression infini : 2 – Régression implicite (suggéré) :

linéaire A) Tractions Effectuons une régression linéaire multiple sur les tractions. 1) Modèle 1 : Régression linéaire multiple sur la variable tractions Modèle 1 : Ti = β0 + β1 x1i + β2 x2i + β3 x3i + Ei avec {Ei} i.i.d. ~N(0, σ2 ) et i variant de 1 à 20 Avec Ti le nombre de tractions réalisées par l’individu i; x1i , x2i , x3i les variables explicatives (respectivement poids, tour de taille et pouls) pour l’individu i ; β0 , β1 , β2 , β3 les coefficients de régression ; σ2 la variance résiduelle. avec