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d'une société au cours des 6 dernières années : 4) Méthode des moindres carrés. Cette méthode porte le nom de « moindre carrés » car elle.



Méthode des moindres carrés

moindres carrés. ?. Si les paramètres ? ont un sens physique la procédure d'ajustement donne également une estimation.



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2.2.4.1 Méthode de dichotomie . 3.3.2 Méthode classique des moindres carrés . ... L'analyse de cette propagation sera évoquée au cours de ce chapitre.



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a) Donner une équation de la droite de régression de y en x (obtenue par la méthode des moindres carrées) b) Donner le coefficient de corrélation linéaire 



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VI-3 - Exemple traité par les deux méthodes I - INTRODUCTION : LE PRINCIPE DES MOINDRES CARRES APPLIQUES L'AJUSTEMENT LINEAIRE - 1-1 



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Le paramètre a est obtenu à l'aide des moindres carrés ordinaires c'est-à-dire lorsqu'on minimise la somme des carrés des écarts des points à la droite Min?( 



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Ce document résume les notions abordées dans la première partie du cours Remarque : Des méthodes autres que celle des moindres carrés existent pour 

  • Comment calculer avec la méthode des moindres carrés ?

    La méthode des moindres carrés consiste à déterminer la droite dite « de régression de y en x » qui rend minimale la somme . Les coefficients a et b de l'équation de cette droite sont définis par a = et , où ?x est l'écart-type de la série x, et ?xy la covariance des séries x et y.
  • Quelle est l'équation de la droite des moindres carrés ?

    La droite de régression des moindres carrés, ? �� = �� + �� �� , minimise la somme des carrés des différences des points par rapport à la droite, d'où l'expression « moindres carrés ».
  • Comment calculer Xi et Yi ?

    En statistiques, cette droite est appelée la droite de régression linéaire des points (xi,yi). (xi ? x)2 = (x1 ? x)2 + ··· + (xn ? x)2 n .
  • rxy = covxy sxsy . , c'est-`a-dire que le R2 représente la part de la dispersion totale de Y que l'on peut expliquer par la régression.

REVUE DE STATISTIQUE APPLIQUÉEJACQUESBAYART

Revue de statistique appliquée, tome 7, no4 (1959), p. 17-40 © Société française de statistique, 1959, tous droits réservés. L"accès aux archives de la revue " Revue de statistique appliquée » (http://www. sfds.asso.fr/publicat/rsa.htm) implique l"accord avec les conditions générales d"uti- lisation (http://www.numdam.org/conditions). Toute utilisation commerciale ou im- pression systématique est constitutive d"une infraction pénale. Toute copie ou im-

pression de ce fichier doit contenir la présente mention de copyright.Article numérisé dans le cadre du programme

Numérisation de documents anciens mathématiques http://www.numdam.org/ 17

QUELQUES

APPLICATIONS DU PRINCIPE

DES MOINDRES CARRÉS A LA PRÉVISION COMMERCIALE "DYNAMIQUE" (1)

Jacques BAYART

Statisticien Conseil

Professeur de

Statistique Appliquée

dans les Écoles d'Ingénieurs du Nord

SOMMAIRE

I -

INTRODUCTION :

LE

PRINCIPE

DES

MOINDRES

CARRES

APPLIQUE

A

L'AJUSTEMENT

LINEAIRE -

1-1 - Cas général : rappel de quelques formules. 1-2 - Cas où la variable indépendante est le temps.

II - LE PROBLEME

DE LA

PREVISION COMMERCIALE

BASE SUR

L'ETU-

DE DU

PASSE -

II-1 - La

méthode classique : tendance et indices saisonniers.

11-2 -

Les cas

où la méthode classique ne peut s'appliquer. III -

METHODE

PROPOSEE DE

PREVISION

EN

EXPLOITANT

AU MIEUX

UN PASSE

RECENT -

111-1 -

Principe :

ajuster une droite aux cumuls mobiles.

111-2 - a)Notations

utilisées b) Formule générale du "cumul prévisionnel". IV -

PREMIERE APPLICATION :

PREVISION DE LA

1ère

VALEUR

ELE-

MENTAIRE INCONNUE -

IV-1 -

Etablissement

de la formule yc'+n .

IV-2 - Table

des coefficients ai. V -

DEUXIEME

APPLICATION :

PREVISION GLOBALE

POUR LE

2ème

CYCLE -

V-1 -

Etablissement

de la formule

Y'c+1.

V-2 -

Table des

coefficients j3; (c

4, 6, 10,

12, 13,

15). V-3 - a) 1er exemple : prévisions globales P.F.4 et P.F.8 pour c 15. b)

2ème

exemple : prévisions globales successives (méthode dyna-mique) (c 12). (1)

Communication

présentée aux Journées d'Etude et de discussion des anciens stagiaires du

Centre

de Formation.

Paris,

Juillet

1959.
18

VI - VARIETE : ETABLISSEMENT DE

QUOTAS DE VENTE PAR SECTEUR

GEOGRAPHIQUES

A PARTIR DES INDICES P ET R DE P.NICOLA

(Marché Français) - VI-1 - La méthode "NICOLAS" ou des moindres écarts absolus

VI-2 - La méthode des moindres carrés.

VI-3 -

Exemple

traité par les deux méthodes. I - INTRODUCTION : LE PRINCIPE DES MOINDRES CARRES

APPLIQUES

L'AJUSTEMENT LINEAIRE -

1-1 - Cas général: la variable non-aléatoire prend des valeurs quelconque,,,, Ce qu'il est convenu d'appeler le "principe des moindres carrés" n'est e fait qu'une "méthode" - parmi d'autres - d'ajustement analytique.

Une variable non-aléatoire x

prend des valeurs x;

à chacune

desquelles es associée une valeur Yi d'une variable aléatoire y dite dépendante de la première

La forme la

plus simple de dépendance (stochastique) est la dépendanc linéaire :

Ajuster

une droite par les moindres carrés aux n couples de valeurs (x yi), consiste à déterminer les coefficients a et b de telle façon que la somn des carrés des écarts soit minima : On peut déduire de cette conditionles coefficients a et b et, ceci, par di. verses méthodes (dérivées partielles annuler; trinôme du second degré en puis en b à rendre min.

Ces calculs sont

classiques et on ne les reproduira pas.

Il est commode

pour certaines exploitations (dans les études de corréla. tion) d'utiliser les notations suivantes :

Droite

ajustée :

Ecart-type

résidue 19

Remarques.a)

Les termes de "covariance" et de "coefficient de corrélation" son impropres quand l'une des deux variables est "certaine" (non aléatoire); on seulement retenu la commodité de leur écriture. b) On laissera de côté les tests de linéarité et de signification de. "régressions" exploitées plus loin. Toute la communication est faite comme s elle s'adressait à des directeurs commerciaux n'ayant que des notions des plu; sommaires en statistique.

Dans cette

optique, la critique des ajustements uti. lisés sera essentiellement "visuelle". 1-2 -

Formulaire pour

le cas où l'une des variables étant le temps, cett variable prendquotesdbs_dbs35.pdfusesText_40
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