STATISTIQUE - Corrélation, Régression et Ajustements -
Corrélation, Régression et Ajustements 3 - Régression linéaire H Schyns 3 2 Notons que le critère de Gauss n'est pas le seul possible Depuis ses travaux, les statisticiens sont venus avec d'autres idées toutes aussi valables : - droite des moindres rectangles - droite des moindres distances - droite du maximum de vraisemblance - etc
Régression - Droite des moindres carrés
Probabilités et Statistique Régression - Droite des moindres carrés Le chapitre précédent traitait de la statistique descriptive univariée , c’est-à-dire de la description d’une série statistique selon un seul caractère (la taille par exemple) On veut maintenant étudier, visualiser et
Cours : Régression Linéaire simple et Réalisée par: Dr
La régression linéaire simple et multiple est un outil d’analyse qui fait appel à trois domaines scientifique, à savoir : la théorie économique ; l’analyse statistique ; la modélisation mathématique Dans ce polycopié on présentera les différents modèles de régressions linéaires à savoir : le
SAS Enterprise Guide: ANOVA, Regression, et Régression logistique
• Effectuer une régression linéaire et évaluer les hypothèses • Utiliser des statistiques de diagnostic afin d’identifier les possibles valeurs aberrantes en régression multiple • Utiliser le Khi 2 permet de détecter les associations entre les variables nominales • ajuster un modèle de régression logistique multiple Durée : 3
L’analyse de régression logistique
régression multiple, il s’agit d’un test F, tandis que pour la régression logistique, plusieurs tests X² sont produits (Howell, 1998) Les types de régression logistique et les stratégies de modélisation La régression logistique peut s’effectuer de diverses façons
Exercices sur le modèle de régression linéaire simple
L’équation de la droite de régression de Y sur X est: = 129,5193 + 0,1079X t (5,0449) (0,0942) ( ) : écart-type La statistique t de Student de la pente est t cal = 0,1079/0,0942 = 1,1455 Le Student théorique, au seuil de 5 et à 10 degrés de liberté est t table = , Z `
Mémoire de fin détude: Etudes statistiques
La Statistique ypTes des variables Outils mathématiques Statistiques descriptives ou exploratoires Moyennes, variances, écart-type Corrélation Statistiques con rmatoires estsT Régression, prédiction Pratique sur Excel Prérequis Statistiques exploratoires Histogrammes Statistiques con rmatoires estsT Régression linéaire 2/31
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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)