Régression

temps D. Les méthodes de prévisions I. Les méthodes qualitatives 1. La méthode Delphi 2. L’étude de marché 3. Les panels d’experts 4. Les analogies historiques II. Les méthodes quantitatives 1. Les méthodes causales a) La régression linéaire simple b) La régression linéaire multiple 2. Les méthodes d’extrapolations de séries chronologiques a) La moyenne mobile b) Le lissage exponentiel simple c) Le lissage exponentiel multiple E. Les mesures de l’erreur Conclusion Introduction

Définitions. 3.2. Représentation graphique. 3.3. Caractéristiques marginales et conditionnelles. 3.4. Régression et corrélation. 3.4.1 Régression et corrélation. 3.4.2 Méthode des moindres carrés. 4. Régression orthogonale dans R². 4.1. Notion d'espace vectoriel euclidien. 4.1.1. Espace vectoriel R n. 4.1.2. Produit scalaire dans R n. 4.2. Approche euclidienne de la régression. 4.3. Régression orthogonale. Axe principal. 4.3.1. Introduction. 4.3.2. Définitions. 4.3.3. Diagonalisation de la matrice

Définitions. 3.2. Représentation graphique. 3.3. Caractéristiques marginales et conditionnelles. 3.4. Régression et corrélation. 3.4.1 Régression et corrélation. 3.4.2 Méthode des moindres carrés. 4. Régression orthogonale dans R². 4.1. Notion d'espace vectoriel euclidien. 4.1.1. Espace vectoriel R n. 4.1.2. Produit scalaire dans R n. 4.2. Approche euclidienne de la régression. 4.3. Régression orthogonale. Axe principal. 4.3.1. Introduction. 4.3.2. Définitions. 4.3.3. Diagonalisation de la matrice

. . 1.2.2 Estimation des paramètres . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Point de vue géométrique . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Le modèle linéaire généralisé : GLM . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 La régression logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.2 La régression log-linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.3 Généralisation : GLM . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Analyse discriminante logistique 2.1 le modèle logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

 FICHES ECONOMETRIE Modèle simple de regression linéaire : Yi la variable dépendante Xi la variable indépendante 0 la valeur de Yi quand X = 0 Composante linéaire 1 la pente de la droite i la composante de l’erreur aléatoire Estimation de la valeur de Y pour l’observation I : i la valeur estimée b0 l’interception estimée avec l’axe des ordonnées b1 l’estimation de la pente Xi la valeur de X pour l’observation i Méthode du moindre carré :

ait une corrélation positive entre le vote péquiste et le vote souverainiste. Cependant, la grande région de Montréal a particulièrement été sollicitée lors des campagnes fédérales du non. Ces propositions seront testées à l’aide d’une analyse de régression logistique comportant plusieurs variables associées au choix référendaire de 1995. Opérationnalisation et hypothèse Le fichier Québec1995.sav regroupe une foule de données sociodémographiques ainsi que les résultats du vote référendaire de

............................................................................................. 26 2.4 GRAPHIQUES ET TABLEAUX ................................................................................................................ 28 2.5 RÉGRESSIONS ..................................................................................................................................... 28 2.5.1Régression par les moindres carrés ordinaires (MCO) ..................................................

Influence des différentes formes d’investissement sur la croissance 2°) Influence de la politique économique et du cadre institutionnel sur la croissance II . Analyse économétrique 1°) Explication du modèle 2°) Résultats et interprétations des régressions Conclusion 3 I-Analyse théorique 1°) Influence de la politique économique sur la croissance Les principaux déterminants de la croissance • L’accumulation de capital physique Capital physique : désigne tous les biens durables d’une

effet significatif de l’IDE sur la croissance économique. Cependant, ils ont constaté un impact positif et significatif de l’IDE sur la formation du capital domestique, quoique, cette relation semble être robuste et dépend de la spécification des régressions effectuées. A l’instar de ces résultats, il s’avère que la relation qui existe entre la croissance économique et l’investissement direct étranger, n’est pas dépourvue d’ambiguïté. Les résultats mitigés sous-tendent l’idée que l’effet de l’IDE dépend

|Learning Goals |Materials | |Minds On: 10 |Activate prior knowledge by reviewing features of the graphing calculator such as regression analysis,|BLM 2.10.1 | | |if needed. |BLM 2.10.2 | | |Apply knowledge of polynomial functions