Régression

systématique. Régression linaire Un des objets de l’ajustement des courbes est d’obtenir l’expression de l’une des variables (variable dépendante) en fonction des autres dites variables indépendantes (exogènes). Cette opération d’estimer une variable en fonction d’une autre s’appelle régression ou prédiction. Si la variable aléatoire Y peut être estimée en fonction de la variable aléatoire X par l’intermédiaire d’une équation quelconque, l’équation est dite : « équation de régression de Y en X »

humain dans la croissance, mais rares sont celles qui évaluent l’effet de son accumulation. Pour analyser la contribution du capital humain dans la croissance, les auteurs incluent le niveau de capital humain (et non son accumulation) dans leur régression de la croissance (par exemple, Romer, 1990 ; De Gregorio et Lee, 2003). En ce qui concerne l’effet de l’accumulation du capital humain sur la croissance, Andreosso-O’Callaghan (2002) présente un travail économétrique utilisant des données de

Ricco Rakotomalala Ricco.Rakotomalala@univ-lyon2.fr Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 1 PLAN 1. Econométrie : Origine(s), définition(s) et objectif(s) 2. La démarche économétrique 3. Analyse de régression – L’hypothèse de linéarité 4. Domaines d’application 5. Types de données 6. Bibliographie Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 2 Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 3 Quelques

Extraction des statistiques générales sur le paysage des opérations fusion-acquisition sur la période 1998-2010, Traitement des variables séparément (approche uni-variée) les auteurs ont proposé une analyse multi-variée basée sur un modèle de régression logistique. Extraction des statistiques générales sur le paysage des opérations fusion-acquisition sur la période 1998-2010, Les auteurs ont montré que : La contre-offre, l’opposition des autorités ainsi que les conditions de financement et le

aléatoire, de loi de probabilité discrète et continue d'une variable et d'un couple de variables, de calculs de moments et d'indépendance de variables aléatoires. Pour la partie statistique, une connaissance élémentaire de l'estimation et de la régression linéaire est susante. 3 Rappels 3.1 Variable aléatoire On rappelle qu'un espace probabilisé (Ω, A, IP) se compose d'un ensemble Ω, d'un ensemble A (appelé tribu) de parties de Ω appelées événements, stable par intersection, union innie

satisfaction et ses déterminants. Parmi les techniques de cette méthode, nous avons choisi la régression linéaire, montrant l’impact des variables exogènes quantitatives (les déterminants de la satisfaction) sur la variable endogène quantitative (la satisfaction). B est le coefficient non standardisé de la régression linéaire qui sera pris en compte dans l’analyse des résultats. Nous allons utiliser une régression pour chaque déterminant de la satisfaction. Tout au long de cette section, nous avons essayé

Premiére regression Dependent Variable: VRISK Method: Panel Two-Stage EGLS (Cross-section random effects) Date: 06/11/10 Time: 16:29 Sample (adjusted): 2001 2008 Cross-sections included: 10 Total panel (balanced) observations: 80 Swamy and Arora estimator of component variances Instrument list: C CAR(-3) REG ROA TAIL Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.900310 0.257019 3.502887 0.0008 REG -1.115747

14 530 | 496 | 2006 | 15 800 | 533 | 2007 | 17 100 | 571 | 2008 | 12 912 | 588 | 2009 | 13 004 | 509 | Evolutions du CA et du budget R & D entre 1999 et 2009 Régression linéaire simple Série 1 : CA en millions d’euros Série 2 : budget consacré à la R & D en millions d’euros 2- La méthode de régression linéaire simple 2.1- Quelle est la formule mathématique qui décrit la relation entre ces variables ? La formule mathématiques qui décrit le mieux la relation entre les variables

variable à expliquer (ou « cible », « réponse », « dépendante ») est qualitative   Prédiction : la variable à expliquer est quantitative     on parle aussi de classification (en anglais) ou de discrimination on parle aussi de régression ou d’apprentissage supervisé (réseaux de neurones) exemple : le prix d’un appartement (en fonction de sa superficie, de l’étage et du quartier) Scoring : classement appliqué à une problématique d’entreprise (variable à expliquer souvent binaire)

. . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Stratégie du coussin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . M OTEURS DE PERFORMANCE 3.1 Techniques de régression linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1 Préliminaires essentiels à la mise en place d’un modèle de régression 3.1.2 Filtre de Kalman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Momentum de taux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 Analyse en