économétrie Régression Multiple

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 d'une régression linéaire ? Logiciels utilisés par les statisticiens ? Précision: L'économétrie c'est la mesure statistique

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 la relation d'une variable par

Régression Linéaire Multiple Ricco RAKOTOMALALA Université Lyon 2 Laboratoire ERIC 1 PLAN 1. 2. 3. 4. Changements structurels Test de Chow – Principe Stabilité de la constante Stabilité de la pente Université Lyon 2 Laboratoire ERIC 2 Changements structurels Données longitudinales Principe : La relation entre l’endogène et les exogènes est modifiée au cours du temps, à partir d’une date donnée. La régression sur l’ensemble de la période est différente de la régression sur les sous-périodes

Schéma d’une approche économétrique : méthodes statistiques appliquées à l’économie 16 2. Remarques sur les abréviations et l’indiçage 17 3. LE TERME D’ERREUR 17 4. LE RéSIDU 18 5. PRINCIPE D’AJUSTEMENT LINEAIRE 18 6. Rappels de la méthode de RéGRESSION LINEAIRE MCO 19 7. Formulation Matricielle 22 III. lien entre Inférence statistique et normalité : les restrictions linéaires 25 1. Hypothèses CLM 26 2. Distributions utiles aux Tests Statistiques en S/MLR 27 3. Tests de restrictions linéaires

Variables prédictives Descripteurs Variables exogènes Quantitative ou qualitative Variable à prédire Attribut classe Variable endogène Quantitative 3 Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC Principes de la régression multiple Population Ω Y variable à prédire (endogène), quantitative   X variables exogènes (quelconques) Une série de variables X=(x1|…|xp) Objet de l ’étude On veut construire une fonction de prédiction (explication) telle que Y = f

ECONOMETRIE Mr. Maarten Gijsenberg Réalisé par: Bourhidane Ghariba (apm gestion) Monkam Ngagom François-Xavier (bac3 gestion) 1/13 Etude de Cas : Fritz ketchup Le producteur d’une marque de ketchup Fritz veut savoir si, et si oui, dans quelle mesure, des campagnes publicitaires influencent les ventes de la marque. On a accès à 124 observations d’un supermarché (il s’agit donc d’une série chronologique). La variable à expliquer est : • S = ventes hebdomadaires de Fritz (US dollar) Les •

Pratique de la Régression Linéaire Multiple Diagnostic et sélection de variables Version du 20 sept. 2009 Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: La_regression_dans_la_pratique macro: svmono.cls date/time: 20-Sep-2009/9:20 Page: 2 job: La_regression_dans_la_pratique macro: svmono.cls date/time: 20-Sep-2009/9:20 Avant-propos Ce support décrit quelques techniques statistiques destinées à valider et améliorer les résultats fournis par la régression linéaire multiple. Il correspond

Modélisation Statistique Julien JACQUES http ://labomath.univ-lille1.fr/∼jacques/ 2 Table des matières 1 2 Régression linéaire simple 1.1 Le modèle théorique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Le modèle statistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Estimation des paramètres . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Tests sur le modèle de régression linéaire . . . . . . . . . . 1.4.1 Vérification des hypothèses du modèle linéaire . . . 1.4.1.1 Normalité et homoscédasticité

corrélations (ACC) Résumé Analyse canonique des corrélations (ACC) lons également qu’il existe certaines généralisations de l’A.C. à plus de deux groupes de variables quantitatives et qu’elles permettent de retrouver l’analyse des correspondances multiples (en remplaçant chaque groupe par les indicatrices d’une variable qualitative), ainsi que l’A.C.P. (en ne mettant qu’une seule variable quantitative dans chaque groupe). Nous ne nous intéresserons ici qu’à l’A.C. classique, entre deux groupes de

conditionnelles ou marginales 2 variables indépendantes – table du khi deux 3 facteurs déterminants en marketing Leçon 10 : Régression Linéaire – Prévisions – Modélisation page 41 1 droite de régression linéaire – interprétation du coefficient de corrélation 2 Application aux prévisions : tendance , coefficients saisonniers 3 Régression linéaire multiple = modélisation ANNEXES : ( à titre de compléments, elle seront abordées en L2 ou au 2eme semestre