Régression

significative  Relation stochastique linéaire (relation aléatoire ; ex : relation poids / taille) NB : Corrélation = statistique descriptive et non pas inférentielle La corrélation comme indice de lien entre deux phénomènes Notion de droite de régression sujets poids taille sujets poids taille S1 64 173 S21 70 175 S2 61 171 S22 75 179 S3 62 174 S23 71 172 S4 84 182 S24 72 171 S5 56 170 S25 81 184 S6 59 171 S26 78 181 S7 68 179 S27 79 180 S8 74 175

M’BA Yann                                                        DL n°2 REGRESSION LINEAIRE       Ce travail a pour objectif l’étude de la dépendance du nombre de miles parcouru par galon MPG  aux  ),HP   facteurs WT (le poids du véhicule en livres) ,ESIZE (puissance du moteur (cylindrés) en  (nombre de chevaux) ,BARR (nombre d’injecteur) .  1Estimation des coefficients de régression βj  ANOVAb Modèle Somme des carrés 1 Régression Résidu Total 931,893 194,155 1126,047 ddl 4 27 31 Moyenne des carrés

exemple). Ces 3 perspectives ne permettent cependant pas de classer le test de non-régression (voir aussi l'article sur la non-régression). Le glossaire de l'ISTQB2 le définit comme cherchant à mettre en évidence, dans la partie inchangée du logiciel, des défauts mis à jour ou introduits par un changement dans le logiciel (mise à niveau, correction, etc) ou son environnement d'exécution. Le test de non-régression n'est donc pas restreint à une phase particulière du cycle de développement. Il n'est

de Brookings comprenait ainsi 400 équations . Aprés 1970 furent commercialisés des modèles standards comme celui dit de Wharton . La stabilité relative de l'environnement économique jusqu'en 1974 leur assura un certain succès . L'analyse de la régression L'importance des moyens consacrés à la résolution des problèmes d'identification laissa quelque peu dans l'ombre la recherche sur la corrélation . Le principal obstacle théorique était le traitement de l'autocorrélation des résidus aléatoires .

ENCG TANGER 3ème Année STATISTIQUES Cas n°3 : Exemple de Régression Simple- Corrigé a) Graphique des ventes relatives (axe des Y) en fonction des dépenses promotionnelles (axe des X) et interprétations. EVOLUTION DES VENTES EN FONCTION DES DEPENSES PROMO 140 130 120 110 100 90 80 70 60 70 80 90 100 110 120 Le graphique illustre la relation entre les deux variables et se prête à l’analyse abstraction faite de la séquence des états. Visiblement les ventes

Techniques  Techniques causales Techniques extrapolatives R. Jahidi 4 Techniques causales Développent une relation de cause à effet entre la  variable à expliquer et les autres variables Adaptées pour la prévision à moyen long terme  (MLT) Régression: trouver la ligne qui épouse le mieux les  é l l é l l observations passées (Somme des écarts au carré  minimale). Le prolongement de la ligne permet la  minimale)  Le prolongement de la ligne permet la  prévision. R. Jahidi 5 Techniques extrapolatives

16. Corrélation linéaire 48 16.1. Coefficient de corrélation 48 16.2. Alpha de Cronbach 49 16.3. Corrélation des rangs 50 17. Régression linéaire à deux ou plusieurs variables 51 17.1. Régression linéaire à deux variables 51 17.1.1 Equation de la droite de régression 51 17.1.2 Nuage de points et droite de régression 51 17.2. Régression linéaire à plusieurs variables : recherche d'un modèle explicatif 52 17.2.1 Présentation de l'exemple 52 17.2.2 Etude au niveau

Maîtrise sciences économiques Cours de Claude Meidinger Whenever you can, count. Galton (1822-1911) 2 Table des matières 1 La régression linéaire 1.1 Le principe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Interprétation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Régression linéaire simple . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Regression linèaire multiple . . . . . . . . . . . 1.3 Mesure (descriptive) de la qualité de l’ajustement linéaire 1.3.1 Trois concepts différents de

CHAPITRE I : REGRESSION LINEAIRE SIMPLE ET REGRESSION LINEAIRE MULTIPLE 7 I- REGRESSION LINEAIRE SIMPLE 7 1. Description du modèle : exemple introductif 7 2. Le modèle et ses hypothèses 8 3. Formulation des estimateurs : les moindres carrées 8 4. Hypothèse de normalité des erreurs 12 5. Equation et tableau d’analyse de la variance 13 II- LE MODELE DE REGRESSION MULTIPLE 14 1. Présentation du modèle 15 2. Hypothèses du modèle, estimation des coefficients de régression et propriétés

(G1G2) : y 1 . On peut alors déterminer les ventes prévisionnelles en 2011 : 10 3 6 1 19 On s'attend ici à 79 millions d’euros de CA en 2011. 4) Par la méthode des moindres carrés, on ajuste le nuage de points par la droite de régression de y y en x : (dx ) : y ax b avec a xy 2 x et b y ax x 2, 5 y 1 6 6 44 6 22 3 22 3 xy xy xy x i yi i 1 2, 5 0 0 6 1 2 6 ... 5 15 2, 5 22 3 165 6 55 3 55 6 9,17