Régression

la distribution des pays en fonction de l’IFI avec celle en fonction du taux de croissance. Au stade de cette étude on peut donc douter d’un lien réel entre ces deux indicateurs. III) La régression linéaire : En statistiques et en économétrie, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression d'une variable expliquée sur une ou plusieurs variables explicatives. Dans notre étude nous allons donc tenter d’expliquer le taux de croissance en fonction des variations de l’IFI. Le modèle

technique utilisées L’objectif d’une telle méthode est donc d’analyser les données structurales afin de détecter les facteurs déterminants pour la propriété mesurée. Pour ce faire, différents types d’outils peuvent être employés : régressions multilinéaires (MLR), régressions aux moindres carrés partiels (PLS), arbres de décision, réseaux de neurones, algorithmes génétiques. Une fois cette relation mise en place et validée sur un jeu validation, elle peut alors être employée pour la prédiction de

causales 1. Régression linéaire Cette méthode permet d’établir un modèle mathématique linéaire qui exprime une variable dépendante en fonction d’autres variables, dites indépendantes. Méthodes causales 2. Régression multiple et modèles économétriques Cette méthode est analogue à celle de régression linéaire sauf qu’elle peut présenter une dépendance à plusieurs variables indépendantes combinées. Cela donne un modèle qui n’est pas linéaire. Lorsque plusieurs équations de régression doivent

C 1176.090 207.3921 5.670852 0.0005 REV 0.780983 0.017939 43.53518 0.0000 ============================================================ R–squared 0.995797 Mean dependent var 9985.575 Adjusted R–squared 0.995271 S.D. dependent var 2089.553 S.E. of regression 143.6878 Akaike info criter 10.11214 Sum squared resid 165169.4 Schwartz criterion 10.17266 Log likelihood –62.75009 F–statistic 1895.312 Durbin–Watson stat 1.881665 Prob(F–statistic) 0.000000 ============================================================

traduction et d’adaptation réservés Catalogage avant publication de Bibliothèque et Archives Canada Stafford, Jean L’analyse multivariée avec SPSS Comprend des réf. bibliogr. ISBN 2-7605-1392-0 1. Analyse multivariée – Informatique. 2. Analyse de régression – Informatique. 3. Analyse factorielle – Informatique. 4. SPSS for Windows (Fichier d’ordinateur). I. Bodson, Paul, 1935. II. Stafford, Marie-Christine. III. Titre. QA278.S72 2005 519.5'35'0285 C2005-941522-3 Nous reconnaissons l’aide financière

temps. a4 Vitesse (m/s) (At0,78 Av-0,00) Regression Linéaie de: Demier| Vitesse v= m rene: 10,9536 misis b (Ordonnée en 0} -2,700 mis Temps (s) Vitesse (m/s) ression Linéaire de: Dernier! Vitesse > m (Pente} 1,189 misis b (Ordonnée en 0} -2,711 mis Corrélation:0,9988 Erreur Type: 0,007429 mis (At0 38 Av:0.00) Temps (s) Régression Linéaire de: Demier | Force Force = mt+b m (Pente} 0,002293 Nis b

analyser les données par la suite.5. Exploitation des résultats5.1 Manipulation 1∆t = 0,2 ±0,1 V0moyen = = 56,05 [cm/s]Graphique de la position en fonction du temps et calcul de la vitesse par régression linéaire :Position (cm)Temps (s)Calcul de la vitesse par régression linéaire :L’équation de la droite de régression est de type La vitesse correspond à la pente de cette droite, il nous suffit donc de trouver l’équation de la droite, sachant que b est égal à 0. La pente sera notre a.Notre équation est

 une  conclusion  adéquate;     comprendre  et  effectuer  les  5  étapes  d’un  test  d’indépendance;   calculer  le  coefficient  de  contingence.     ! Corrélation  et  régression   o Relation  entre  deux  variables  quantitatives   " situer  des  points  dans  un  plan  cartésien  en  graduant  correctement  les  axes;   " construire   un   diagramme  

comportement……………………………………………………....3 2. Identification du phénomène d’Adulescence………………………....4 2.1 Evénements symboliques de l’Adulescence……………………………………….4 2.2 Les signes distinctifs de l’adulescent………………………………………………5 3. Comment justifier le phénomène de régression ?.................................5 4. Critiques : l’avis des spécialistes………………………………………6 4.1 Une position pour l’Adulescence………………………………………………..…6 4.2 Une position contre l’Adulescence………………………………………………...7 5. Le marketing et l’ adulescent…………………………………………

traduction et d’adaptation réservés Catalogage avant publication de Bibliothèque et Archives Canada Stafford, Jean L’analyse multivariée avec SPSS Comprend des réf. bibliogr. ISBN 2-7605-1392-0 1. Analyse multivariée – Informatique. 2. Analyse de régression – Informatique. 3. Analyse factorielle – Informatique. 4. SPSS for Windows (Fichier d’ordinateur). I. Bodson, Paul, 1935. II. Stafford, Marie-Christine. III. Titre. QA278.S72 2005 519.5'35'0285 C2005-941522-3 Nous reconnaissons l’aide financière