William Gosset

Modélisation des chroniques univariées par la méthodologie de Box-Jenkins Box and Jenkins (1976) ont évoqué une méthodologie relative à la modélisation les séries temporelles univariées au moyen des processus ARMA. Ces processus sont parcimonieux et constituent une bonne approximation de processus plus généraux pourvu que l’on se restreigne au cadre linéaire. Les modèles ARMA donnent souvent de bon résultats en prévision et ont bénéficié de la vague de doute quant à l’intérêt des gros modèles économétriques

Cours 6 : Les statistiques avec R XVII- Généralités XVIII- Les formules XIX- Les sorties XX- Les fonctions génériques XVII- Généralités Fonctions d’analyse statistique disponibles Package « stats » : contient les fonctions d'analyse statistique classiques (tests d’hypothèses classiques, modèles linéaires, distributions, résumés statistiques, séries temporelles, analyses multivariées). Il est chargé au démarrage. Accessibles avec library(help="stats") Packages spécifiques : d'autres

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

2ème année du cycle d’ingénieur : Ingénierie en Actuariat Finance et Calcul Scientifique Rapport Sujet : La régression multiple avec SPSS Réalisé par : * El Otmany Hammou * Baali Hassan Année universitaire : 2009/2010 Sommaire INTRODUCTION I. Problème II. Analyse des données Introduction La régression est une méthode statistique très utilisée pour analyser

Exercice 1 1) Quelle est la moyenne d'âge ? Par définition, la moyenne est obtenue en faisant la somme des valeurs, puis en divisant cette somme par le nombre de valeurs de la série. On fait le calcul directement d’après l’écriture fournie dans le cours. Cette série de données est présentée de manière un peu différente, car chaque valeur peut être observée plusieurs fois. Par exemple, 4 individus ayant 45 ans, cette valeur doit être prise en compte 4 fois pour le calcul de la moyenne. On utilise

L Chapitre I - Partie 1 : Le rôle de l’économétrie (2) Quelques exemples : Quel est l’impact de la hausse du prix du pétrole sur les ventes de voitures ? Quel est l’impact des "35 heures" sur le chômage ? Quelle est l’influence du coût salarial sur la demande de travail ? Quelle est l’impact d’une année d’étude supplémentaire (M2 plutôt que M1) sur le salaire des individus ? => Evaluation de ces différents effets et Prévision 10/25 Chapitre I - Partie 2 : La notion de modèle Un exemple

La régression Multiple 2011 07/01/2011 a) Analyse de régression : Coefficientsa | Modèle | Coefficients non standardisés | Coefficients standardisés | t | Sig. | | A | Erreur standard | Bêta | | | 1 | (Constante) | 36,834 | 2,288 | | 16,097 | ,000 | | WT | -,004 | ,001 | -,584 | -2,897 | ,007 | | ESIZE | -,004 | ,014 | -,081 | -,286 | ,777 | | HP | -,025 | ,021 | -,288 | -1,213 | ,236 | | BARR | -,201 | ,592 |

Statistique approfondie Cours de statistique approfondie Niveau : 3ème année Pr. A.Amine Pr. A.Amine 1 Statistique approfondie A travers ce chapitre, on va essayer de répondre à un ensemble de questions Econométrie ? Modèle ? Les principes de base d'une régression linéaire ? Les méthodes mathématiques appliquées dans une régression linéaire des données statistiques ? Comment juger statistiquement la fiabilité d'un modèle économétrique ? Comment interpréter les résultats et les indicateurs

UNIVERSITE PARIS OUEST NANTERRE LA DEFENSE Licence de gestion 3ème année STATISTIQUES Mme CHEZE cheze@u-paris10.fr TABLES STATISTIQUES Loi binomiale Loi normale Loi de Student Loi du khi-deux Loi de Fisher Fonction de r´partition de la loi normale centr´e r´duite e e e (probabilit´ F(z) de trouver une valeur inf´rieure ` z) e e a z 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 0,00 0,5000 0,5398 0,5793 0,6179 0,6554

FICHE CONSEIL numéro 11 Notions de base en statistiques POURQUOI UTILISER LES PROBABILITES DANS UNE ETUDE MARKETING ? Par exemple, lors d’un test de produit, on obtient les résultats suivants : 55 % des personnes interrogées préfèrent le produit A et 45 % préfèrent le produit B. Le résultat est-il une conséquence du hasard ? Si l'on refait le test, obtient-on un résultat similaire ? A est-il préféré à B ? Les risques : 1. Risque α : Risque de croire vraie une différence qui n'existe pas 2. Risque