[PDF] CORRIGÉ CORRIGÉ. TD 9 : Régression





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Corrigé - Série 3 Régression linéaire simple Exercice 1 - Densité

STT-2902. Automne 2012. Emmanuelle Reny-Nolin. Corrigé - Série 3. Régression linéaire simple. Exercice 1 - Densité européenne a) y = 00001x + 1



Corrections des exercices

1.1 Régression linéaire simple. Exercice 1.1 Exercice 1.3 (Variance des estimateurs). Nous avons ... Exercice 1.7 (Estimateur de la variance du bruit).



Exercices sur le modèle de régression linéaire simple

ESSEC de Tunis. Exercices sur le modèle de régression linéaire simple. Exercice 1. Le tableau ci-dessous représente l'évolution du revenu disponible brut et 



CORRIGÉ

CORRIGÉ. TD 9 : Régression linéaire. Exercice 1. : On reprend l'exemple des 5 spécimens fossiles d'un animal disparu pour lesquels on.



Exercices : Mod`ele de régression linéaire simple et multiple

Mod`ele de régression linéaire simple et multiple. Exercice 1 On a relevé pour différents pays le PIB par habitant en 2004 X (en dollars) et le.



Corrélation linéaire et régression linéaire simple

Corrélation linéaire et régression linéaire simple. Ségolen Geffray linéaire non-linéaire



Modèles de régression linéaire

1 avr. 2010 4.6 Exercice : Compléments / questionsdecours . ... Ce modèle est appelé modèle de régression linéaire simple.



Régression linéaire

Exercice 1.10 (Régression simple) Cet exercice est corrigé en annexe sujet de décembre 2010. Exercice 1.11 (Forces de frottement et vitesse) Cet exercice 





TD de régression linéaire simple

Calculer les estimateurs de ?0 ?1 et ?2 à l'aide de la méthode des moindres carrés. 4. Comparer les résultats obtenus. Exercice 2 : Modèle de croissance 

Universit´e de Nice L1SV, ann´ee 2017-2018

Math´ematiques pour la Biologie (semestre 1)

CORRIG´E

TD 9 : R´egression lin´eaire

Exercice 1. :On reprend l"exemple des 5 sp´ecimens fossiles d"un animal disparu pour lesquels on poss`ede les mesures de la longueur en cm de leur hum´erusxet de leur f´emury.

1. Compl´eter le tableau suivant et en d´eduire les valeurs des variances et covariance :

ix i y i x 2i y 2i x i y i

14440193616001760

26560422536003900

37159504134814189

47565562542254875

58777756959296699

μ68,460,24879,237674284,6

Calculs eectu´es pour variances et covariance :

Var(x)=μ(x

2 )-μ(x) 2 = 4879,2-68,4 2 = 200,64

Var(y)=μ(y

2 )-μ(y) 2 = 3767-60,2 2 = 142,96 Cov(x,y)=μ(xy)-μ(x)μ(y) = 4284,6-68,4·60,2

Cov(x,y) = 166,92

Var(x) = 200,64 Var(y) = 142,96 Cov(x,y) = 166,92

2. D´eterminer, par la m´ethode des moindres carr´es ordinaires, l´equation de la droite de r´egression de

yenx.

ˆa=Cov(x,y)

Var(x)=166,92200,64?0,83194 etˆb=μ(y)-ˆaμ(x)?60,2-0,83194×68,4?3,2955 y=0,83194x+3,2955

3. Passe-t-elle par le centre de gravit´eG? Justifier par un calcul.

Le centre de gravit´eGa pour coordonn´ees (μ(x)μ(y)) = (68,460,2).

On v´erifie que 60,2?0,83194×68,4+3,2955.

Plus g´en´eralement, plus abstraitement et plus exactement, vu la d´efinition deˆbon a donc la droite de r´egression passe par le centre de gravit´eG.

4. Calculer le coefficient de corr´elation lin´eaire. Commenter.

ρ(x,y)=Cov(x,y)

Var(x)Var(y)=166,92

200,64×142,96?0,9856

ρ(x,y)=0,9856

ρ(x,y)esttr`es proche de 1, l"approximation du nuage de points par la droite de r´egression est donc

tr`es bonne.

5. Calculer la longueur, selon ce mod`ele, du f´emur d"un sp´ecimen dont l"hum´erus mesurerait 55 cm.

D"apr`es ce mod`ele la longueur du f´emur serait :

0,83194×55 + 3,2955?49,05cm.

Exercice 2. :Pour ´etudier les probl`emes de malnutrition dans un pays pauvre, on a calcul´elepoids

moyen par ˆage d"un ´echantillon de 2400 enfants r´epartis uniform´ement en 12 classes d"ˆage.

On a obtenu le tableau suivant :

x i =classe d"ˆage123456789101112 y i =poids moyen3,53,53,34,44,44,25,15,35,55,56,25,7 y 2i x i y i

1. Compl´eter ce tableau. D´eterminer la droite des moindres carr´es.

On calculeμ(x)=6,5etμ(x

2 )?54,167puisμ(y)?4,716667etμ(y 2 )?23,1067enfinμ(xy)=33,7.

D"o`uVar(x)=μ(x

2 )-μ(x) 2 ?11,917 et Cov(x,y)=μ(xy)-μ(x)μ(y)?3,0417. Donc finalement :

ˆa=Cov(x,y)

Var(x)?3,041711,917?0,25524 etˆb=μ(y)-ˆaμ(x)?4,716667-0,25524×6,5?3,0576

2. Calculer le coefficient de corr´elation lin´eaire. Commenter.

On calcule Var(y)?μ(y

2 )-μ(y) 2 ?0,8597 d"o`ulecoefficientdecorr´elation lin´eaire

ρ(x,y)=Cov(x,y)

Var(x)Var(y)?3,0417

11,917×0,8597?0,9503

ce qui est proche de 1 : le nuage est proche de la droite.

3. Compl´eter le tableau

x i

123456789101112

y i

3,53,53,34,44,44,25,15,35,55,56,25,7

y i

3,33,63,84,14,34,64,85,15,45,65,96,1

e i o`uy i est la valeur pr´evue par le mod`ele par classe d"ˆage ete i =y i -ˆy i le r´esidu.

4. Tracer les r´esiduse

i en fonction des classes d"ˆage et commenter.

00,10,20,30,4

-0,1 -0,2 -0,3 -0,4 -0,5123456789101112 x i e i

Les r´esidus sont distribu´es au hasard ce qui confirme que la droite de r´egression repr´esente bien

l"´evolution du poids en fonction de la classe d"ˆage.quotesdbs_dbs9.pdfusesText_15
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