Comment tracer une droite représentative dune fonction et
graphique de la fonction affine ne passe pas par l'origine La fonction affine est de la forme f(x) = ax + b, où a est le coefficient directeur et b l'ordonnée à l'origine¹ exemple : f(x) = 4x – 5 Les représentations graphiques dans les trois cas sont sous la forme d'une droite Dans le
COURS FONCTIONS LINÉAIRES AFFINES
graphique d’une fonction linéaire est une droite passant par l’origine; cette droite a une équation de la forme y =ax On in-terprétera graphiquement le nombre a, coefficient directeur de la droite C’est une occasion de prendre conscience de l’exis-tence de fonctions dont la représentation graphique n’est pas
CHARGE D’AFFAIRES DU BATIMENT
Représentation graphique des fonctions : y=ax ; y=ax+b Résolution graphique des équations du 1er degré Equations du second degré : résolution Somme et produit des racines d’une équation du second degré Trinômes du second degré Signe du trinôme Variations des fonctions : y=ax2 + bx + c
COURS 3ÈME FONCTIONS LINÉAIRE ET AFFINE AGE 1/7
Etant donné deux nombres a et b, la représentation graphique de la fonction linéaire f :x ax+b est une droite D parallèle à la représentation graphique de la fonction linéaire g :x ax Une équation de cette droite D est y = ax+b D passe par le point B(0 ; b), et b est appelé l’ordonnée à l’origine de f
1ère S Cours sur limites de fonctions 4 ; asymptotes obliques
la représentation graphique d’une fonction f dans le plan muni d’un repère est une droite d’équation réduite y ax b (a et b étant deux réels tels que a 0) On dit que la courbe admet la droite pour asymptote oblique en + lorsque lim 0 x f x ax b
TECHNICIEN(NE) ELECTROMECANICIEN(NE) AUTOMOBILE
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Livret 3e 2010 11 pages-ordre croissant - AlloSchool
coordonnées (0 ; b) Equation de la représentation graphique y = ax y = ax + b Vocabulaire a est le coefficient directeur a est le coefficient directeur b est l’ordonnée à l’origine Bilan 11 : Fonction linéaire - Fonction affine
Cours : Régression Linéaire simple et Réalisée par: Dr
On trace un graphique des couples de données liant le prix et les quantités Consommées Nous 6 Obtenons le nuage de points suivant : 30 40 50 60 70 80 90
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1
Université Abderrahmane MIRA-Bejaia
Faculté des sciences économiques, Commerciales et des Sciences de gestionDépartement des sciences de Gestion
Polycopié
Réalisée par: Dr BOUKRIF Nouara
Préparée par Dr BOUKRIF Nouara
Année : 2016
Cours :
Régression Linéaire simple et
multiple 2 Introduction générale du cours Régression linéaire simple et multiple de la régression linéaire simple et multiple estanalyser un phénomène quelconque on utilisant des méthodes statistiques dites économétriques.
En effet, la régression linéaire est une relation stochastique entre une ou plusieurs
variables. Elle est appliquée dans plusieurs domaines, tels que la physique, la biologie, la chimie,
Dans ce cours et dans un premier temps, nous allons introduire la régression linéaire où on explique une variable endogène par une seule variable exogène. :la relation entre la variable Prix et la variable Demande, la relation entre la variable Revenu et la
variable Consommation, la relation entre la variable Investissement et la variable Croissance
économique. régression simple. Dans un deuxième temps, nousétudierons la régression linéaire multiple qui représente la relation linéaire entre une variable
endogène et plusieurs variables exogènes.grandeur économique (variable à expliquer) sur plusieurs variables explicatives (variables
exogènes). Par exempl expliquée par les grandeurs Prix, Revenu et Publicité.La régression linéaire
domaines scientifique, à savoir :¾ la théorie économique ;
¾ analyse statistique ;
¾ la modélisation mathématique.
Dans ce polycopié on présentera les différents modèles de régressions linéaires à savoir : le
modèle de régression linéaire simple et multiple. 3 Chapitre : Le modèle de régression linéaire simple I-1 Définition du modèle de régression linéaire simpleLe modèle de régression linéaire simple est une variable endogène (dépendante) expliquée
par une seule variable exogène (indépendante) mise sous forme mathématique suivante : tttXYEE 10 nt........1 avec : tY : la variable endogène (dépendante, à expliquer) à la date t ; tX : la variable exogène (indépendante, explicative) à la date t ; 10,E : les paramètres inconnus du modèles ; t n.I-2 Hypothèses du modèle
Le modèle repose sur les hypothèses suivantes : .paramètresaux rapport -par Xen linéaireest modéle le -6 ; aléatoire pasest n' exogène variablea5 ,0),cov(4 ; éesautocorrél passont ne , si ,0cov -3 ,)(2 centréeerreur l',0)(1 ; exogène variablela avec corrélée pasest n'erreur l' erreurs les ; ) ticitéhomoscédasd' hypothèse(l' constanteest erreur l' de variancela 22l xtt tt t t tt z c HHH VH H I-3 Estimation des paramètres par la méthode des Moindres Carrés Ordinaires (MCO)