Test de régression

des échantillons d’apprentissage et de test identiques. Utilisation comparée de TANAGRA, ORANGE et WEKA. Très souvent, pour résoudre un problème d’apprentissage supervisé, nous sommes emmenés à choisir entre plusieurs algorithmes d’apprentissage. Parmi les critères d’évaluation figurent la précision des méthodes sur un échantillon test. Pour une expérimentation rigoureuse, il est fortement conseillé d’utiliser les mêmes échantillons d’apprentissage et de test, ainsi les méthodes seront directement

positif est égal à 3, l’odds post-test est égal à 3 fois l’odds pré-test. » B. Faux, lorsque le test revient négatif, l’odds post test = odds pré-test x ratio de vraisemblance négatif, on obtient : 2/3 x 3/4 = 2/4 = 0,5 différent de 4/3. Donc item faux. C. Vrai. Si le test revient positif, on a : Odds post test = Odds pré test x Ratio de vraisemblance positif = 2/3 x 2 = 4/3. On a donc : Probabilité post test d’avoir la maladie = Odds post test / (1+Odds post test) = (4/3) / [1+(4/3)] = (4/3)/

........................................................................... 28 3.1.2 Les tests statistiques ...................................................................................................... 30 3.2 Projection des résidus et test des corrélations entre les différents modèles. ......................... 31 3.3 Calibrage du modèle d’Ahlgrim ............................................................................................ 34 3.3.1 Méthodologie...................

..................... 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 .........................................

d’effectuer un test de stationnarité sur les variables. Dans le cadre de notre étude, nous optons pour le test de racine unitaire Dickey-Fuller Ajusté. Ce test permet non seulement de détecter l’existence d’une tendance mais aussi de déterminer la bonne manière de stationnariser une série. L’estimation se déroule en plusieurs étapes : - Test de normalité des erreurs de JARQUE-BERRA - Test d’hétéroscédasticité de Breusch – Pagan - Test d’autocorrélation des erreurs (test de Durbin Watson) - Test sur

ait une corrélation positive entre le vote péquiste et le vote souverainiste. Cependant, la grande région de Montréal a particulièrement été sollicitée lors des campagnes fédérales du non. Ces propositions seront testées à l’aide d’une analyse de régression logistique comportant plusieurs variables associées au choix référendaire de 1995. Opérationnalisation et hypothèse Le fichier Québec1995.sav regroupe une foule de données sociodémographiques ainsi que les résultats du vote référendaire de

Normale, nous allons effectuer un test du khy-2. Dans un premier temps nous allons regrouper les intervalles de manières à avoir au moins 5 valeurs dans chaque. Ensuite nous allons calculer les valeurs théoriques de la distribution. Pour finir nous allons utiliser le test du khy-2 d’Excel qui est déjà implémenté. Test du Khy-2 : 9,760.10-65. En lisant la description de l’aide sous Excel, une faible valeur à ce test signifie bien que la loi est normale. 2) Régression linéaire : 3) Estimation

Test de Khi-2Said El Hassani Test de Khi-2Said El Hassani Objectif de la présentation Présenter la logique du test du Khi-2 Présenter les tables de contingence (ou tableaux croisés) Présenter les limites du Khi-2 et le rôle du V de Cramer Réaliser le test du Khi-2 d’indépendance sous SPSSSaid El Hassani Logique du test du Khi-2 Deux Variables Quantitatives Corrélation de Pearson ➔ Régression Corrélation de Pearson ➔ Rang Deux Variables Qualitatives Nominales Khi-2 Variable Quantitative et variable

1-27,5=43,3 | 1,5 | On constate que les estimations sont assez proche de la réalité. * C/C : Le travail a consisté à prendre l’effet moyen à la place des sous-effets qui étaient de même signe et de même ordre de grandeur. Dans l’esprit de la régression on voit que si on prend une référence et qu’on lui ajoute des effets on a un modèle purement additif qui n’est pas trop éloigné des données. Comme ces données sont extrêmement simples, il semble prudent de voir si sur des données complexes le même

la hauteur fauchée, relation logiquement linéaire car plus la hauteur d’herbe coupée est élevée plus le poids de ce qui est prélevé est élevé. Le coefficient de corrélation est de 0.84 : le lien est fort. J’ai ajouté au graphique une droite de régression passant par l’origine car la logique veut que si l’on coupe 0 cm d’herbe alors on obtient 0 kg de matière. Le modèle a un coefficient de variation de 31,8% ce qui est élevé. On remarque que les points sont très proches de la droite si la hauteur