Test de régression

Renault, Koutoubia, les portes de l’atlas | Difaa Hassani Jadidi (DHJ) | 3 | OCP, Koutoubia, Prodec |    Choix de la population cible et échantillon : l'étude a été réalisée auprès des supporters de chacune de ces quatre équipes. Nous souhaitons tester ainsi la mémorisation à moyen terme des sponsors de chaque équipe auprès de ses propres supporters, soit auprès d’une population relativement impliquée dans le championnat de football. Pour l’audience directe, nous avons interrogé des personnes qui

élément de l’ensemble d’apprentissage étant un couple entrée-sortie. De part sa nature, l’apprentissage supervisé concerne essentiellement les méthodes de classification de données (on connait l’entrée et l’on veut déterminer la sortie) et de régression (on connait la sortie et l’on veut retrouver l’entrée). On parle d’apprentissage non supervisé lorsque l’on cherche à extraire des informations nouvelles et originales d’un ensemble de données dont aucun attribut n’est plus important qu’un autre

II. Le but de l’analyse bidimensionnelle III. Analyse des relations entre deux variables 1. Les tableaux statistiques 2. Calculs de paramètre de position 3. Calculs de paramètre de dispersions 4. La corrélation 5. Test de khi2 6. La loi de Fisher et test de Fisher IV. Etude de cas Conclusion Bibliographie/ Webographie Introduction L’analyse des données est un domaine des statistiques qui se préoccupe de la description de données conjointes

de l’entreprise, que nous confrontons à des mesures de l’importance des difficultés informationnelles, l’opacité, de l’importance du financement bancaire classique, du choix d’un intermédiaire financier et une série de variables de contrôle afin de tester un jeu d’hypothèses. Le tableau 2 reprend schématiquement les bases de notre modélisation. L’opacité est mesurée par la taille de l’entreprise, sa structure juridique et son âge. Le crédit bancaire associé est mesuré pour l’explication du recours

......................................................................................151 III.1 - Méthode de quantiles...............................................................................................151 III.1.1- Description des régressions quantiles................................................................152 III.1.1.1- Avantages et limites..................................................................................152 III.1.1.2- Le modèle de base....................

ENCG TANGER 3ème Année STATISTIQUES Cas n°3 : Exemple de Régression Simple- Corrigé a) Graphique des ventes relatives (axe des Y) en fonction des dépenses promotionnelles (axe des X) et interprétations. EVOLUTION DES VENTES EN FONCTION DES DEPENSES PROMO 140 130 120 110 100 90 80 70 60 70 80 90 100 110 120 Le graphique illustre la relation entre les deux variables et se prête à l’analyse abstraction faite de la séquence des états. Visiblement les ventes

actuariels on utilise la variable nombre de sinistre, car à priori ces deux variables sont indépendantes. Dans cette exemple le coût moyen d’accident d’un conducteur ayant provoqué 3 ou 4 sinistre est nettement inferieurs à celui des autres classes un test d’égalité des moyennes permet à tout les niveaux de (?), on rejette l’hypothèse d’indépendance. AGE : pour les individus jeunes la fréquence d’accident est élever mais elle s’inverse à partir d’un certain âge. AGE DU VEHICULE : on remarque une fréquence

t+1 /Ωt) = θ-1 (1+θ) ξt (1.8) Les bulles rationnelles représentent les déviations significatives des fondamentales du modèle qui ne peuvent pas être détectées en une spécification tel que l'équation (1.4). D'où le test de présence de bulles peut être interprété comme un test de spécification important du modèle (Richard Meese 1986). Une économie macroéconomique ouverte est caractérisée par six marchés agrégés : marchés de biens, de travail, de change, obligations domestiques, obligation

déterminer la nature de la tendance qu’elle soit déterministe ou stochastique, on doit procéder aux tests de Dickey et Fuller. * Test de Dickey-Fuller simple: Ces tests sont construits sur la base de trois modèles : (1) : un modèle AR d’ordre 1. (2) : un modèle AR avec constante. (3) : un modèle AR avec tendance. Le test est composé des hypothèses : H0 : : le processus suit une marche au hasard. H1 : < 1 : le processus est asymptotiquement

la moyenne des écarts absolus de points de données à partir de leur moyenne Évalue l'écart-type à partir d'un échantillon Calcule l'écart-type à partir de la population entière Renvoie l'erreur standard de la valeur y prévue pour chaque x dans la régression Renvoie la transformation de Fisher Renvoie la transformation de Fisher inverse Renvoie une distribution de fréquence sous forme d'un tableau vertical Renvoie la kième plus grande valeur d'une série de données Renvoie l'intervalle de fiabilité pour