Régression Non Paramétrique

= classe d'équivalence, ordinal = plus grand que..., et intervalle = grandeur des intervalles entre les objets d'une échelle ordinale. Si je décide de noter simplement l’existence ou l’absence de chocolat selon les individus (je note « oui », ou « non », sans considérer la quantité) alors la variable dépendante est devenue «nominale ». 1 Par contre, si je décide de comptabiliser le poids consommé de chocolat (en gramme) par jour, et par individus, dans ce cas nous avons affaire à une variable

..................... 105 2. Réglages généraux de graphe (SET) .................................................... 106 Tracé d’un graphe linéaire xy ..................................................................... 110 Sélection du type de régression ................................................................ 110 Affichage des résultats de calculs statistiques .......................................... 110 Représentation graphique des résultats .........................................

alternative de provisionnement stochastique en Assurance Non Vie : Les Modèles Additifs Généralisés Lheureux Elise B&W Deloitte 185, av. Charles de Gaulle 92524 Neuilly-sur-Seine cedex France Direct: +33(0)1.55.61.65.32 Fax: +33 (0)1.55.61.61.31 Elheureux@bw-deloitte.com Résumé Cet article traite des modèles de provisionnement stochastique à travers les Modèles Additifs Généralisés. Leur méthodologie repose sur le lissage non paramétrique qui offre une grande flexibilité dans l’ajustement du modèle

MATH 401 : Statistiques descriptives et probabilitésTPs : Initiation aux statistiques appliquées à la biologie1/ R, c’est quoi ? · un langage de programmation informatique => nécessite d’apprendre une nouvelle “langue” ; · développé notamment pour l’analyse statistique et graphique ; · mais beaucoup plus, car enrichi par tous : 6470 packages (au 01/04/2015) ; · un logiciel libre

2) Tracé d'une fonction * • Mode cartésien * • Mode paramétrique * • Mode polaire * 3) Fonctions prédéfinies * 4) Options disponibles * • Intervalle de tracé d'une fonction *  • Types de tracés * • Légendes * • Grilles et repères * • Plusieurs tracés dans la même fenêtre * • Régression linéaire * • Régression non linéaire * 5) Autres possibilités 3D * II Utilisation de fichiers 1) Fichier

 INTRODUCTION : L'identification paramétrique consiste à estimer les paramètres d'un modèle mathématique représentent le comportement dynamique d'un système. Le modèle obtenu peut être utilisé dans un but de surveillance et de diagnostic ou contrôle de système .En effet, les paramètres des régulateurs utilisés pour le contrôle des systèmes sont basés sur une connaissance des paramètres du système à asservir. En fonction du but recherché, la précision et la qualité du modèle peuvent différer

Efficience et Productivité des Banques Commerciales Marocaines: Approche non Paramétrique Touhami Abdelkhalek and Sanae Solhi ERF 15 TH CONFERENCE 23-25th November 2008 Efficience et productivité des banques commerciales marocaines: approche non paramétrique" E FFICIENCE ET PRODUCTIVITE DES B ANQUES C OMMERCIALES M AROCAINES : A PPROCHE NON PARAMETRIQUE Par : Touhami ABDELKHALEK: Professeur à l’INSEA (Institut national de statistique et d’économie appliquée) Rabat Maroc. Atouhami@insea

sont donc consacrés aux techniques de data mining, de statistique décisionnelle et de scoring, et à leur mise en oeuvre en entreprise. Ils contiennent une introduction, une partie technique (préparation des données, analyse factorielle, régression linéaire, régression logistique, GLM, analyse discriminante, arbres de décision, réseaux de neurones, algorithmes génétiques, SVM, k-means et centres mobiles, CAH…) et une partie méthodologique (conduite de projet, facteurs de succès, RSI, aspects informatiques

:         techniques et méthodes … destinées à l’exploration et l’analyse … de (souvent) grandes bases de données informatiques … en vue de détecter dans ces données des règles, des associations, des tendances inconnues (non fixées a priori), des structures particulières restituant de façon concise l’essentiel de l’information utile … pour l’aide à la décision On parle d’extraire l’information de la donnée Selon le MIT, c’est l’une des 10 technologies émergentes

14 I.2.2. Le système d'information : 14 II. Les tests d'efficience informationnelle du marché financier Marocain  17 II.1. Les tests de normalité des séries de rendements 17 II.1.1. Les tests des paramètres de la forme  18 II.1.2. Le test paramétrique de normalité  21 II.2. Les tests économétriques des formes d'efficience 22 II.2.1. Les tests d'efficience faible des marchés boursiers  23 II.2.2. Les tests d'efficience semi-forte et forte des marchés boursiers  27 CHAPITRE II : L'analyse