Test de régression

 FICHES ECONOMETRIE Modèle simple de regression linéaire : Yi la variable dépendante Xi la variable indépendante 0 la valeur de Yi quand X = 0 Composante linéaire 1 la pente de la droite i la composante de l’erreur aléatoire Estimation de la valeur de Y pour l’observation I : i la valeur estimée b0 l’interception estimée avec l’axe des ordonnées b1 l’estimation de la pente Xi la valeur de X pour l’observation i Méthode du moindre carré :

SOMMAIRE I Introduction II Présentation Renault III Présentation variables exogènes IV Analyse de régression avec Excel 1) construction du modèle 2) Interprétation des résultats et prévisions A) Le coefficient de détermination R² B) Analyse de variance a) Validité du modèle R² b) Les coefficients de la variable, l’erreur type C) Analyse des résidus D) Prévisions VI Conclusion Introduction Nous avions pour objectif de réaliser l’analyse d’une variable

épistémologiques et méthodologiques. On s’appuie sur un échantillon de comportements, on tire des inférences à propos des caractéristiques des sujets testés. Les conséquences peuvent être importantes pour le sujet. Les problèmes essentiels : ➢ Choisir des comportements à observer pour mettre en évidence la caractéristique. Il faut bien construire le test pour une bonne représentation. ➢ Il y a toujours des erreurs de mesure. Il faut pouvoir la quantifier, si elle est importante on ne peut pas prendre

www.elmerouani.jimdo.com 28/07/2012 Université Abdelmalek Essaâdi Faculté Polydisciplinaire de Tétouan LEF Sc. éco. & Gestion S6 lM ®E Régression Simple Exercices ero ni ua 1 FP Exercice 1: (Mesure d’efficacité de la force de vente) Te tou Au cours d’un mois donné, le représntant d’une société commercialisant du matériel de bureau a visité 56 entreprises réparties dans sept départements. an Le tableau suivant indique, département par département, le nombre de visites réalisées de même

situation. Leur étude porte sur la validation d’une adaptation canadienne-française du SITA, un ____________________________________________________________ _________________ © Tous droits réservés, Jacques Baillargeon Page 1 22 janvier, 2003 test de séparation-individuation à l’adolescence développé initialement par Levine, Green et Millon (1986). Les auteurs ont administré le SITA comportant 103 items à un groupe de 424 jeunes âgé(e)s entre 12 et 22 ans. L’analyse en composantes principales

MODÉLISATION ET PRÉVISIONS ÉCONOMIQUES SOMMAIRE: INTRODUCTION CHAPITRE 1 : Introduction a l’approche traditionnelle CHAPITRE 2 : Le modèle classique de régression CHAPITRE 3 : Modélisation économétrique et tests de diagnostic, la validation des hypothèses du modèle linéaire classique INTRODUCTION Cf: les cours sur http://pédagogie11-12.ens-lyon.fr utilisateur invite, login: asaders, mot de passé: cours1112 Livres : Alpha Chiang « Fundamental methods

n=1 Y Voir espace probabilisé, mesure de probabilité, Poincaré (formule de). Z 2 affine (fonction) affine (fonction) (affine function) Fonction de la forme y = a + bx que l’on rencontre notamment en statistique comme courbe de régression. Une telle fonction est souvent appelée « linéaire » par abus de langage. ajustement linéaire, polynomial, exponentiel, logarithmique (fitting) On considère deux grandeurs numériques x et y intervenant dans l’étude d’un phénomène. On suppose

estimate the determinants of poverty rates in female-headed households, in Costa Rica during the last decade. For the purpose of this study, the data were collected from the National Institute of Statistics and Censuses (INEC). A Multiple Linear Regression was carried out in order to study the relationship between women literacy and female unemployment (as independent variables, explanatory variables or predictors) and poverty rates in female-headed households (as a dependent variable, or as the variable

Tableau des fréquences absolues et relatives ainsi que leur représentation graphique : page 3-8 Calcul des statistiques : page 5 Construction de l’échantillon : page 9-14 Estimations et test sur la moyenne page 13-17 Distributions conditionnelles : Construction des tests Régression linéaire page 17-19 page 19-21 page 21-22 CONCLUSION page 22 -2- Introduction Le projet a pour but d’analyser la relation entre les dépenses alimentaires et le revenu dans le cas

cadre de cette étude étaient de montrer l'utilité du modèle de régression logistique multinomiale pour identifier les adolescents à grand risque de santé dépendamment de leurs caractéristiques personnelles ainsi que familiales. Les auteurs voulaient aussi bien que les psychologues et les éducateurs puissent utiliser les résultats du modèle pour mettre sur pied des programmes de prévention, ainsi que d’appliquer la technique de régression logistique polyvalente dans la recherche psychologique, éducative