Test de régression

Ajout du classement de la documentation papier (armoire et feuille d'emprunt) Ajout de la gestion des versions Compléments sur la gestion physique des fichiers Ajout du plan et dossier de tests de validation, mise à jour des définitions des niveaux de test v1.2 01 septembre 99 Changement de dénomination de la DSI : Délégation aux systèmes d'information devient "Direction des systèmes d'information". v1.3 19 février 2001 Mise en forme et ajustements CNRS/DSI/BQSD/conduite-projet/developpement/guide-gestion-doc

permettent à la banque de se prémunir du risque. L'objectif du présent travail s'intéresse à la pertinence de traitement des dossiers (un échantillon de 109 emprunteurs) à travers des outils statistiques et économétriques (test de khi deux, analyse factorielle, analyse discriminante, régression logistique) tiré de la direction du crédit et du contrôle des engagements (DCCE) de la banque permettant l'octroi des crédits aux différents clients. Cela passe nécessairement par une étude du marché du crédit bancaire

total, il est au dessus de 50%, l’on peut donc dire que le modèle est bon. B) On lit les coefficients de la régression linéaire. RMIi = Bo + B1 RCA + B2 RPO + B3 RBE + B4 RBU + B5 RMO + B6 RRE + B7 RPE + B8 RTO+ Ei RMIi = -0.000599967+ 0.621873436 RCA + 0.022889252 RPO+ 0.043568524 RBE+ 0.025839744 RBU+ 0.059137463 RMO+ 0.187446685 RRE + 0.216384177 RPE + 0.037207457 RTO. C) Test de la liaison significative globale entre Y (Michelin) et les autres variables. On pose l’hypothèse HO : si

entre taille et poids Fathallah Ines Résumé : L'objectif de cette note est de l'existence d'une relation entre la taille et le poids d’un individu. Cette étude est faite à partir d'un échantillon de 34 jeunes patient et utilisant un modèle de régression linéaire. Ce modèle a mis en évidence une relation linéaire entre ces deux variables. 1. Introduction : Existe-t-il une relation entre la taille d’un patient et son poids ? Nous disposons pour répondre à cette question d'un jeu de données obtenu

conditions favorables du financement extérieur. On constate que l’investissement public exerce un effet d’éviction sur l’investissement privé. La troisième période qui s’étale de 1983-2007 est marquée par une baisse de l’investissement engendrer par la régression de la contribution des administrations publiques dans la FBCF due aux politiques restrictives adoptées dans le cadre du programme d’ajustement structurel national. On constate également une importante augmentation de l’investissement privé, tandis

dit, le paradigme de la concurrence a changé, et par conséquent, l’analyse de l’avantage concurrentiel s’est « déplacée » à un niveau supérieur, celui de la combinai- son des ressources (Reynaud, 2001). La question qui nous intéresse ne vise pas de tester de telles affirmations, mais de situer la réflexion dans un autre contexte, celui des pays en développement (PVD). Ceci revient à analyser l’origine de l’avan- tage concurrentiel dans un marché émer- gent, ou encore dans un environnement fai- blement

n’a d’impact positif que si le niveau de scolarisation de la population dépasse un certain seuil. De même, Borensztein et al. (1995) font apparaître une influence positive des IDE sur le taux de croissance et la productivité dans une analyse de régression transversale sur un échantillon de 69 pays en développement. Le résultat suggère que les IDE constituent un socle important de transfert de technologie, à condition toutefois que le pays hôte possède un niveau minimum de capital humain, ce qui assure

1 La régression sur données de panel I. Définition Les données utilisées en économétrie sont le plus souvent des séries chronologiques, tel le nombre de naissances enregistrées par an dans le département de la Mayenne de 1953 à 2007. On peut à l'inverse disposer de données concernant une période donnée, dites en coupe instantanée, tel le nombre de naissances enregistrées en 1971 dans chacun des départements français. Les données de panel, ou données croisées, possèdent les deux dimensions précédentes

Modèle linéaire contre modèle logistique en régression sur données qualitatives Philippe Cibois Département de sociologie, Université de Versailles - St-Quentin cibois@francenet.fr Abstract. The Linear Model Versus The Logistic Model in Regression on Qualitative Data. Regression on qualitative data is usually done by using a logistic model. By examining data where "everything is otherwise equal" one can show that the linear model is quite compatible with this type of data. Results of an

par Excel (Microsoft) après avoir programmé les calculs adéquats. Les différents paramètres seront l’homogéinité des variances par le test de Cochran, l’existence d’une pente significative par le test de Fischer 1, l’adéquation du modèle par le test de Fischer 2 et la compatibilité de l’ordonnée à l’origine à 0 (comme le prévois la loi de Beer-Lambert) par un test de Student. A partir de ces données, il est possible de valider un modèle linéaire ou par la suite un modèle quadratique. IV RESULTATS