Side-car

5 10 27 Le plan est muni d'un repère orthogonal. On prendra pour unité sur l'axe des abscisses 1 cm pour 1 jour et sur l'axe des ordonnées 0,5 cm pour 1 m3. 1) Représentez alors la série (xi;yi ). 2) Donnez l'équation de la droite des moindres carrés sous la forme y=ax+b (a et b sont les -2 arrondis à 10 près des valeurs lues sur la calculatrice). Représentez la droite sur le graphique. 3) Le nuage de points permet d'envisager un ajustement par la parabole P qui passe par des points A(1;2,25)

Prévisions des ventes sur • le long terme • le court terme séries chronologiques tendance composante saisonnière 10 CCG102 Cours n°1 Modélisation de la tendance Ex : Linéaire y = a*x + b Méthode d’ajustement analytique par la méthode des moindres carrés a = Cov (x,y) / v (x) a = ( ∑ xiyi - n⎯x⎯y ) / ( ∑ xi2 - n⎯x2) b = ⎯y – a ⎯x R = Cov (x,y) / ( √x√y) R = (∑ xiyi - n⎯x⎯y) / √ [(∑ xi2 - n⎯x2 ) (∑ yi2 - n⎯y2)] Méthode des moyennes mobiles Lissage de la série par un calcul de moyenne. Décalage du calcul

Méthode des moindres carrés   L'objectif de cette méthode est d'ajuster des données statistiques par une fonction y = f(x). La représentation de cette fonction peut être linéaire ou courbe : la fonction déterminée sera alors différente. C'est donc toujours la forme du graphique qui doit guider le choix de la méthode : ajustement linéaire, exponentiel ou par une fonction puissance. | Pour plus d'informations ... | ------------------------------------------------- Ajustement linéaire   On

--~----~----~ • o 2 3 Xi: 4 5 rang de l'année L'allure de ce nuage suggère un ajustement affine. 1. Détenniner, en utilisant une calculatrice, une équation de la droite d'ajustement de yen x par la méthode des moindres carrés (les coefficients seront arrondis au centième). 2. En 1993, la population globale de l'Allemagne réunifiée s'élevait à 81 millions d'habitants. L'ajustement proposé est-il adapté? lOMAOEINl Page: 4/1 0 Partie B On étudie ci-dessous

1500 ; 1 cm pour 10 en ordonnée en commençant à l’abscisse 90 ). b) Un ajustement affine est-il envisageable ? c) Déterminer une équation de la droite d’ajustement de [pic] en [pic] par la méthode des moindres carrés (les valeurs des coefficients seront arrondies à [pic]près). 3) La progression prévue des ventes de masques pour l’année 6 par rapport à l’année 5 s’élève à 13 %. a) Calculer le nombre prévisible de masques vendus l’année 6.

passant par M0 et M6 ; par lecture graphique, déterminer une prévision n1 du chiffre d’affaires pour l’année 2004. c) A l’aide de la calculatrice, donner une équation de la droite d2, droite d’ajustement de y en x obtenue par la méthode des moindres carrés, en arrondissant les coefficients au centième le plus proche. En déduire une prévision n2 du chiffre d’affaires pour 2004. 3. On remarque que les valeurs du chiffre d’affaires correspondant aux années 1999, 2000 et 2001 forment une suite géométrique

la méthode des moindres carrés mais il existe aussi de nombreuses autres méthodes pour estimer ce modèle. On peut par exemple estimer le modèle par maximum de vraisemblance ou encore par inférence bayésienne. Bien qu'ils soient souvent présentés ensemble le modèle linéaire et la méthode des moindres carrés ne désignent pas la même chose. Le modèle linéaire désigne une classe de modèles qui peuvent être estimés par un grand nombre de méthodes et la méthode des moindres carrés désigne une méthode d'estimation

envisageables, parmi ces méthodes, la plus usuelle est la méthode des moindres carrés. La méthode des moindres carrés : Cette méthode consiste à analyser les ventes déjà enregistrées pendant les périodes précédentes en vu de déterminer une droite d’ajustement de la forme y = ax + b Le coefficient « a » s’obtient comme suit : a = Erreur ! • • X = xi − X Y = yi − Y La fonction d’ajustement par la méthode des moindres carrés doit passer par les moyennes X et Y . Autrement dit Y = X + b Exemple : Soit

études présentent cependant un certain nombre de lacunes que l'article cherche à combler. (i) Tanzi et Davoodi (2000) ont conduit leur analyse sur un échantillon de pays en développement en coupe transversale en appliquant la méthode des moindres carrés ordinaires. L'analyse sur les données en panel permet de contrôler pour l'hétérogénéité en exploitant à la fois la dimension temporelle et individuelle de ces données. De plus, une différence notable par rapport à ces auteurs est de se focaliser sur

| Partie 1 Une représentation du nuage de points (xi ; yi ) est donnée en annexe, à rendre avec la copie. 1. À l’aide de la calculatrice, déterminer une équation de la droite d’ajustement de y en x, obtenue par La méthode des moindres carrés (arrondir les coefficients à l’unité). Pour l’étude qui suit, on retient comme ajustement affine la droite D d’équation [pic]. 2. Tracer la droite D sur le graphique de l’annexe, à rendre avec la copie. 3. En supposant que ce modèle reste valable