Régression Non Paramétrique

traite des problèmes rencontrés par l’ingénieur dans le domaine de la décision : échantillonnage, estimation et tests d’hypothèse, tests de comparaison, tests d’ajustement, régression. • La quatrième partie propose un résumé de l’analyse des données. Cette nouvelle édition a été augmentée d’un chapitre sur la régression multiple. 2e édition RENEE VEYSSEYRE est agrégée de mathématiques et professeur honoraire à l’École centrale de Paris. STATISTIQUE ET PROBABILITÉS POUR L’INGÉNIEUR

traditionnels tels que les journaux, la télévision et la radio, que par des supports plus en lien avec les nouvelles technologies tels que l’Internet et la TNT. Dans ce rapport nous nous intéresserons plus particulièrement à la radio, qui est un média non seulement gratuit mais accessibles à l’ensemble des ménages pour peu qu’ils soient équipés d’un récepteur audio. Il faut savoir que le marché de la radio est fortement lié à son histoire et plus particulièrement au phénomène de libération des ondes

donner une idée sur l’existence ou non d’une tendance (croissant, décroissant, stable). Corrélogramme : le corrélogramme avec une décroissance lente de ses termes est spécifique d’une série affectée d’une tendance. Le graphe et le corrélogramme donnent une idée générale sur la tendance, mais pour plus de certitude, il convient de faire des tests pour déterminer est ce qu’elle est significative ou non. Test des différences : le test des différences est un test non paramétrique4 qu’on peut présenter

similaires, la recommandation de produits co-achetés et le démarrage à froid d’un système de recommandation. Afin de répondre à une large variété de clients, en terme de secteur et de taille, les solutions développées doivent être adaptatives et non paramétriques. Sabine DJEDIDI Spideo (Paris, 75) Etude de faisabilité sur l’aide à l’indexation automatique de contenus TV. 11h30 Spideo est une startup spécialisée dans les technologies de découverte et de recommandation de contenus audiovisuels

notations XI A Statistique descriptive 1 • Représentation graphique et numérique des données 1.1 1.2 1.3 Généralités et principales définitions Séries numériques à une dimension Séries numériques à deux dimensions 3 3 7 26 c Dunod – La photocopie non autorisée est un délit B Calcul des probabilités 2 • Le modèle probabiliste 2.1 2.2 2.3 2.4 Introduction Les concepts probabilistes Mesure de probabilité et espace probabilisé Échantillons et sous-populations 3 • Probabilité conditionnelle. Indépendance

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 99 99 99 100 101 102 102 104 105 105 106 108 108 109 110 113 113 113 115 116 118 119 119 120 120 121 123 124 7 Tests paramétriques 7.1 Généralités . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1.1 Quelques définitions . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1.2 Tests d’hypothèse simple contre hypothèse simple 7.1.3 Tests asymptotiques . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2 Approche

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

variations de taux d’intérêt. En conséquence, plus la maturité est grande, plus le montant de la rémunération servi devrait être plus important. 2- La duration : La duration est une mesure de la durée de vie moyenne d’une obligation non encore remboursée (exprimée en années) à une date considérée. Elle se calcule par la moyenne arithmétique des flux actualisés et pondérés par les poids respectifs des différentes échéances. La représentation schématique des flux d’une obligation

problèmes les plus élémentaires de l'analyse des données qui concernent une population finie. Les problèmes portant sur des statistiques multidimensionnelles nécessitent l'utilisation de l'algèbre linéaire. Indépendamment du caractère, élémentaire ou non, du problème il s'agit de réductions statistiques de données connues dans lesquelles l'introduction des probabilités améliorerait difficilement l'information obtenue. Il est raisonnable de regrouper ces différentes notions : statistique descriptive

physiques et dans les cycles préparatoires intégrés. Il faut un index détaillé pour effacer rapidement un malencontreux trou de mémoire. Dans la collection Express, il y a donc l’essentiel, sauf votre propre travail. Bon courage ! © Dunod – La photocopie non autorisée est un délit. Toutes vos remarques, vos commentaires, vos critiques, et mêmes vos encouragements seront accueillis avec plaisir. daniel.fredon@laposte.net mmaumy@math.u-strasbg.fr fbertran@math.u-strasbg.fr Ava n t - p r o p o s 1