Régression Non Paramétrique

Méthodes de Lissage en Régression Lissage par loess q q q q q q q q qq q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q 50 qq q qq q q q Accélération q q qq q q q q qq q q q q q qq q q q q q q q qqq q q 0 q q q q q q q q q q q qq q q qq q q q q q q qq q qq q −50 q q q q q q q q −100 q q q q q q q q q q q q q q qq q q q q q span= 0.10 span= 0.25 span= 0.50 span= 0.75 span= 1.00 span= 2.00 10 20 30 Temps 40

Sandrine HENGA & Simon SAYAGH Estimation non paramétrique de la régression Master 1 Mathématiques Statistique et Applications Avril 2011 I Introduction En analyse de données, l’estimation non-paramétrique est souvent utilisée puisque les postulats concernant les résidus sont, dans ce cas là, toujours vérifiés, et puisque la décision de la relation entre la variable explicative X et la variable dépendante Y est directement liée aux données. Dans ce rapport nous allons nous attarder

selon les mêmes formules que pour l'ajustement linéaire. On retrouve enfin B par la fonction b = 10^(Log b). y = B.A^x | SOUS EXCEL : | Log y = Log b + a Log x  |   | | Pour plus d'informations ...  Méthodes d'analyse de régression linéaire simple et régression multiple, avec applications dans différents secteurs de l'entreprisePrix : 34,74 Euros |

ECONOMETRIE NON-PARAMETRIQUE RELATION ENTRE TAUX COURT ET TAUX LONG MASTER 2 Statistique et économetrie 2011/2012

à une blessure forcé Il voudrait savoir si la résistance des athlètes [mesurée par le temps de ré athlè [mesuré récupération après un marathon (temps nécessaire pour atteindre x pulsations par minute) né cupé aprè et le fait que les athlètes ont ou non fait des arrêts durant la course (course athlè avec arrêt ou sans arrêt)] peut être déterminée par la durée du repos, le sexe de dé terminé duré repos, l’athlète et les vitamines prises durant le mois de préparation. athlè pré Il pense que cette étude

orthogonaux 31 11.2. Test de Tukey pour une ANOVA à 1 facteur 33 11.2.1 Principe 33 11.2.2 Le test de Tukey avec Statistica 33 11.3. Estimation de l'intensité de l'effet 34 12. Travail à rendre par courrier électronique 34 13. Tests non paramétriques sur des groupes indépendants 36 13.1. Test de la médiane 36 13.2. Test bilatéral de Kolmogorov-Smirnov 37 13.3. Test de Wald-Wolfowitz 38 13.4. Protocoles de rangs et test de Wilcoxon Mann Whitney 39 13.4.1 Le test de Wilcoxon

statistique sur la base d’un échantillon tirée d’une population, il permet d’aboutir au rejet ou non d’une hypothèse de départ. Il existe deux familles de tests statistiques : • Test paramétrique : c’est un test statistique qui exige une forme paramétrique des distributions des populations par exemple le test de Student. • Test non paramétrique : c’est un test statistique qui ne spécifie pas la forme paramétrique des distributions comme le test du signe, le test de Wilcoxon, le test de Mann-Whitney…

Fragnière Assistant : M Giuseppe Catenazzo Application VBA-EXCEL en Finance & Risk Management - Value at Risk paramétrique - EES3 Genève, le 23 mars 2007 Projet Visual Basic Application en VaR TABLE DES MATIÈRES 1 Introduction page : 3 2 Différentes méthodes de la VaR page : 4 2.1 2.3 2.4 page : 4 page : 4 page : 5 3 Méthode paramétrique Méthode non-paramétrique Méthode semi-paramétrique VaR sous Excel page : 5 3.1 3.2 page : 5 page : 7 Eléments nécessaires pour calculer la VaR Calcul

TABLEAUXA- FiguresFigure 1 : Illustration de la mesure de l'efficacité : cas de 2 intrants Figure 2 : Frontière de production et rendements d'échelleFigure 3 : Les deux types d'appréciation de l'efficacité technique Figure 4 : Illustration du tracé d'une frontière non paramétriqueB- GraphiquesGraphique A : Evolution des crédits et dépôts du marché sur l'ensemble de la période Graphique B : Volumes moyens des crédits et dépôts des banquesGraphique C : Parts de marché individuelles de dépôt en août 2009Graphiques D

SERIES TEMPORELLES ESTIMATION PARAMETRIQUE ET NON PARAMETRIQUE AVEC LE LOGICIEL R Mohamed BOUTAHAR 4 décembre 2007 1 1 Département de mathématiques case 901, Faculté des Sciences de Luminy. 163 Av. de Luminy 13288 MARSEILLE Cedex 9, e-mail : boutahar@univmed.fr Table des matières 1 Modèle de régression multiple 0.1 0.2 1 Hypothèse de normalité (conséquence) . . . . . . . . . . . . . . Prévision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 6 7 8 15 15 15 16 16 17 18