Régression

Régression linéaire - Wikipédia http://fr.wikipedia.org/wiki/Régression_linéaire 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 lequel on fait l'hypothèse que la fonction qui relie les variables explicatives à la variable expliquée est linéaire dans ses paramètres. Formellement, on modèlise la relation entre une variable aléatoire y et un vecteur de

suppose le modèle de régression multiple suivant : PIB= ao + a1*(CF) + a2*(EDB) + a3*(I)Et les résultats SPSS correspondant :Tableau 2 : Récapitulatif des modèlesModèleRR-deuxR-deux ajustéErreur standard de l'estimation11,000a1133,20803Tableau 3  : ANOVAaModèleSomme des carrésddlMoyenne des carrésDSig.1Régression1189751972,7333396583990,911359624,323,000bRésidu8822,18481102,773Total1189760794,917 11Ddl de la régression est le nombre de

------------------------------------------------- TD6 : Régression simple Régression simple : 1variable expliqué, et une variable explicative Régression multiple : 1 variable expliqué, et plusieurs variables explicatives. Ventes t = Alpha0 + alpha1*PUBTV t + U Et les 2 alphas sont des paramètres à estimer. Alpha o : le montant des ventes qui ne dépend pas de la pubtv Alpha 1 : l’influence de la pubtv sur les ventes. Corrélations | | ventes | pubtv | ventes | Corrélation de

défaut des crédits est devenue l'un des axes stratégiques majeurs de la gestion des organismes bancaires. Ce papier se fixe pour objectif de comparer le pouvoir prédictif de trois méthodes de prévision du risque à savoir : le scoring, la régression logistique et les réseaux de neurones artificiels. Nous avons utilisé une base de données composée de 1435 dossiers de crédit octroyés aux entreprises industrielles tunisiennes en 2003,2004,2005 et 2006. Les résultats montrent la supériorité

´ ´ ` ´ Resume du Cours de Modeles de Regression Yves Till´ e 10 janvier 2011 1 Chapitre 1 R´gression bivari´e e e 1.1 S´rie statistique bivari´e e e On s’int´resse ` deux variables x et y. Ces deux variables sont mesur´es sur les n unit´s d’observation. e a e e Pour chaque unit´, on obtient donc deux mesures. La s´rie statistique est alors une suite de n couples des e e valeurs prises par les deux variables sur chaque individu : (x1 , y1 ), . . . , (xi , yi ), . . . , (xn , yn ). Chacune des

SEBAA 1 CHAPITRE II LA RÉGRESSION MULTIPLE 2 Avantages de la régression multiple • Dans le chapitre 1, nous avons étudié l’impact d’une variable indépendante x sur la variable dépendante y Hypothèse : tous les autres facteurs affectant y ne sont pas corrélés avec x Hypothèse non réaliste Le modèle de régression multiple permet de contrôler explicitement les autres facteurs qui affectent la variable dépendante 3 Avantages de la régression multiple • L’analyse de la régression multiple permet en

Remerciements I-Introduction II– Définitions a. Niveaux hiérarchiques de la fidélisation client b. Actions de base à entreprendre en CRM III- La gestion des clients perdus a. reconquête des clients perdus ou « Win back » 1_définition Win back  2_Comment choisir les cibles à reconquérir 3_Identification des sources d’insatisfaction des clients perdus b. Démarche à suivre c. Méthodes de reconquête client

La régression logistique On est confronté à des donné qualitatives lorsque l'on étudie des choix (de rachat, de consommation, de comportement, de licenciement) ou des risques de défaillance (prêt). 1. Le modèle dichotomique : Par modèle dichotomique, on entend un modèle statistique dans lequel la variable expliquée ne peut prendre que deux modalités (variable dichotomique). Il s'agit alors généralement d'expliquer la survenance ou non d'un événement, ou d'un choix. On considère un échantillon

REGRESSION MULTIPLE Nous voulons savoir quelles variables influencent le salaire annuel d’un employé (SALAIRE). La théorie nous indique que le nombre d’années de scolarité a une importante influence (EDUC). Nous désirons savoir si le sexe des employés (SEXE) et le nombre de mois d’expérience dans l’entreprise (DURÉE) exercent également une influence. Nous avons donc choisi un modèle de régression hiérarchique avec la méthode entrée pour la première étape, mais la méthode ascendante pour la deuxième

Youri BONNAFFE-MOITY From April 10th to June 23th 2007 ADVANCED REGRESSION ROUTINES Training report ChemQuest & the Centre for Molecular Design at the University of Portsmouth Under the supervision of : Dr David Whitley & Mr Ray Crichton Responsible teacher : Mrs Ghislaine Monzon Computer Science Department IUT de Belfort-Montbéliard Acknowledgements First of all, I would like to thank Prof. David Livingstone and his company ChemQuest for accepting me as a trainee at the Centre