Side-car

Statistics utile si valeurs manquantes 16 Quick-Group Statistics-Descritive StatisticsIndividual samples (vs common sample) 17 Définition des termes (suite) • Sum: somme • Sum Square Dev. : Sum of Square Deviations, i.e. la somme des carrés des écarts par rapport à la moyenne donc Std dev = racine carrée de ( sum square dev. / (n-1) ) 18 Quick - Group Series - Correlations 19 Définition des termes (suite) • Coefficient de corrélation linéaire entre x et z est donné par

l’utilisation d’une méthode d’ajustement linéaire : - Méthode des points extrêmes - Méthode de Mayer - Méthode des moindres carrés La prévision doit impérativement exclure les quatre premières années de la série non représentatives de la tendance observée au cours des six dernières années (2002 – 2007) 1.2 Prévision des ventes 2008-2009 1ère proposition METHODE DES MOINDRES CARRES 6 ANS années 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Prévision 2008 Prévision 2009 CA (Yi) 550 125,00 € 577 550

sous-jacent. » Au sein de ces méthodologies deux grandes classes principales de modèles dominent (Fornell et Bookstein, 1982) : l’analyse des structures de covariance (ASC) dont l’archétype reste le modèle LISREL2 (Jöreskog, 1970) et la méthode des moindres carrés partiels ou PLS3 (Wold, 1966, 1982, 1985 ; Valette-Florence, 1988 ; Tenenhaus, 1998, 1999) (par abus de langage, nous assimilerons les MES à l’ASC, les références à PLS étant explicitement spécifiées). Si Kaplan (2000) ne parle que de données observées

. . . . . . . . . . . . . . . 6 Curve fitting 6.1 Exemples et motivations . . . . . . . . . . . 6.2 Précision d’une approximation . . . . . . . 6.3 Systèmes sur-déterminés et pseudo-inverse . 6.4 Approximation aux moindres carrés . . . . 6.5 Régression linéaire . . . . . . . . . . . . . . 6.6 Radial Basis Functions (RBF) . . . . . . . . 6.6.1 Problèmes à plusieurs dimensions . . 6.7 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.7.1 Approximation au sens des moindres

normal de rejeter l’ajustement affine. 2) On a le tableau suivant : Rang de la semaine : xi zi = ln(yi) 1 6,29 2 6,58 3 6,89 4 7,19 5 7,50 6 7,79 7 8,10 3) La droite d’ajustement affine par la méthode des moindres carrés reliant z et x a pour équation : z = 0,3x + 6. 0,3x + 6 Comme z = ln(y) on a : ln(y) = 0,3x + 6 soit, y = e . ES-AmeriqueNord-juin10 correction Page 5 sur 7 0,3×10 + 6 9 4) a) Pour x = 10, on a : y = e = e = 8 103,08 à 10−2 près

l’estimation des demandes établie. Section3 : définition du budget des ventes Le budget des ventes traduit le programme prévisionnel des ventes. Il peut être présenté par produit, par représentation, par région, etc. C’est un budget essentiel, car c’est à partir de lui que seront déterminés les quantités à produire et les besoins en approvisionnement. Il peut comporter plusieurs rubriques : quantité à vendre - coefficients saisonniers - prix de vente - montant de la TVA CA TTC - Etc. Chapitre

modifier la fréquence, puis l’amplitude et enfin la distance entre les récepteurs mais ça n’a rien changé. On a du changer d’oscilloscope. - On a changé de fils car ceux-ci étaient abimés et brouillaient le signal. - On a du changer de calibre sur l’oscilloscope pour être plus précis. - On n’a pas pu mesurer l’amplitude correctement car le micro placé devant l’autre empêchait la bonne perception du son. - Une fois le problème ci-dessus résolu, l’amplitude donnait encore des résultats étranges :

Tests de restriction linéaires sur les paramètres du modèle . . . . . 39 3.1.1 Approche générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3.1.2 Applications : tests de changement structurel . . . . . . . 44 3 TABLE DES MATIÈRES 4 Les moindres carrés généralisés : Hétéroscédasticité et Autocorrélation 4.1 Le principe des MCG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Hétéroscédasticité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1 Les tests . . . . . . . . . . . . . . . .

β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 11 X 2 + β 12 X 1 X 2 + β 22 X 2 1 2 Ces modèles sont de type polynomial. Le premier est un modèle polynomial d'ordre 1, le second, un modèle polynomial d'ordre 2. Ils appartiennent tous deux à la classe des modèles linéaires car ils sont linéaires par rapport à leurs paramètres ßi. Les modèles traités en pratique appartiennent souvent à la classe des modèles linéaires. Les p coefficients ßi (i=1...p) sont des paramètres inconnus dont il faut évaluer la valeur. Si la relation

Prévision opérationnelle dans les UC Dans les UC, la prévision consiste d’abord à évaluer l’activité, c’est-à-dire les ventes de biens ou de services. Cette prévision est la plus importante car elle permet ensuite de faire la prévision des approvisionnements, des ressources humaines et de l’action commerciale. I. La prévision des ventes Le calcul de la prévision des ventes ne se résume pas à réaliser des prévisions de tendance à partir d’un historique des ventes (moindre carré, points