Test de régression

Data Mining = forage (fouille) des données Partie 1 INTRODUCTION Définition - Applications - Étapes Méthodes - Références Partie 2 ANN : Artificial Neural Network Partie 3 CRT Partie 4 MARS : Multivariate Adaptative Regression Splines : Classification and Regression Tree 2 Copyright © Génistat Conseils Inc., 2010, Montréal, Canada DÉFINITIONS du DATA MINING Data Mining fouille de données, extraction de connaissances KDD = Knowledge Data Discovery est un nouveau champ d’application à

d’écarts-type égaux à 1, indépendants entre les périodes et indépendantes entre elles. Pour une simulation, ou réalisation particulière, des deux séries d’aléas indépendantes, on obtient les chroniques y et x figurées ci-dessous : tandis que la régression de y sur x par les MCO donne les résultats suivants : Analysis of Variance Sum of Mean Source DF Squares Square F Value Pr > F Model

nouvelle édition de ce dernier livre, en préparation. Les méthodes de prévision sont souvent subdivisées en catégories. On distingue notamment les courbes de croissance, les moyennes mobiles, la décomposition saisonnière, le lissage exponentiel, la régression multiple, la méthode de Box et Jenkins, pour se limiter à ce qui est couvert ici. Cette classification est parfois poussée à l'extrême, comme dans la compétition de Makridakis et al. (1984) qui a mis en présence une quinzaine de méthodes sur 1001

à LT et d’autres. 3 MCO, MCG, doubles moindres carrés, Moindres carrés pondérés, Effet fixe, Effet aléatoire, le modèle de la décomposition de la variance, le modèle de covariance, Maximum de vraisemblance, Méthode des équations simultanées, Régression quantile et GMM (qui est le plus récente et le plus utilisée). l’effet de l’endettement sur la profitabilité des entreprises françaises de type anonymes et de type SARL qui ne sont pas cotées. De plus, et dans le but d’améliorer la précision

Contrairement à la première partie ou nous avons construit un indicateur de volatiltié, pour effectuer ensuite une régression pour y dégager les determinants explicatifs, nous allons ici modéliser la volatilité à l’aide du processus (G)ARCH précédemment décrit plus haut. 1 – description statistique des rendements du prix des matières prmeières agricoles en termes reels : cluster de volatiltié : on peut observer la propriété des clusters de volatilité avec de fortes variations des rendements

donc une méthode originale afin de l’appliquer. Une étude empirique est conduite sur un échantillon d'entreprises françaises de tout secteur issu du "Baromètre Outsourcing" d'Andersen. Elle teste les hypothèses de ces deux théories à travers deux régressions logistiques. L'une cherche à expliquer le recours à l'externalisation et l'autre la performance des fonctions externalisées. Les relations d'agence marquées par l'incertitude des résultats, la difficulté à mesurer les résultats, ou la programmabilité

M1 EBF  TD de Techniques quantitatives 2008/2009 S.Turolla Note 2 - Modèle de régression linéaire simple Soit le modèle de régression linéaire suivant : y i = β 1 + β 2 x i + εi i = 1, . . . , n 1 Hypothèses sur le modèle de régression linéaire simple H.1 Linéarité : La relation entre la variable expliquée yi et la variable explicative xi est linéaire H.2 Exogénéité de la variable explicative : La variable explicative n'intervient pas dans la prédiction des εi E [εi |xi ,

elle est négative, le nuage s’allonge du haut de l’axe des ordonnées vers l’axe des abscisses. Ajuster un nuage de points, c’est trouver une courbe qui remplace au mieux les points déjà existants. C’est une courbe de tendance ou une courbe de régression linéaire. 2. Ajustement affine 2.1 Droite des points moyens (méthode de Mayer) On partage le nuage de points en deux groupes. On calcule les coordonnées des points moyens des deux sous groupes. La droite des points moyens passe par les deux

parcours de notre projet nous avons eu à faire trois régressions et les paramètres de chaque modèle sont estimés par la méthode des moindres carrés ordinaires. 1- Test de significativité des paramètres Et on pose les hypothèses suivantes : H0 pas de significativité avec P-value > 0.05 H1 significativité P-value< 0.05 A- Modèle 1 (annexe tableau1) L’estimation du premier modèle donne la régression suivante : LICC = C(1)*LREV + C(2)*TCH + C(3)*TXT

.................... 89 Tableau 18 Analyse des effets éligibles pour une entrée (Reversement). ................................... 89 Tableau 19 Estimation par l'analyse du maximum de vraisemblance (Reversement). ................. 90 Tableau 20 Test de l'hypothèse nulle globale (Reversement). ..................................................... 90 ~ 8 ~ Table des matières Partie Ⅰ : Cadre général I. Organisme d’accueil ...............................................................