1 Utilité des Statistiques - CPEHN
2 Les Statistiques dans EXCEL Le logiciel « Excel » permet de réaliser des opérations de statistique à l’aide des Fonctions de catégorie Statistique L’utilisation de ces fonctions nécessite une connaissances du champs d’application de la fonction mathématique et de se mise en pratique
Régression linéaire multiple sous Excel
moins dans la première partie de mes ours d’initiation, que e soit de statistique ou de data mining, je travaille énormément avec le tableur Excel Entendons-nous bien, il ne s’agit pas de sustituer Excel aux logiciels de statistiques qui sont autrement plus puissants et précis Ses limites en la
Prévision statistique locale à court terme : le logiciel
public une plate-forme logicielle consacrée à la prévision statistique locale à court terme de la pollution atmosphérique Le but de ce projet est de rendre accessible aux AASQA des modèles statistiques de prévision élaborés par des chercheurs et d’en faciliter l’usage grâce à un logiciel convivial et librement téléchargeable
Principes et M ethodes Statistiques - imag
La statistique descriptive, statistique exploratoire ou analyse des donn ees, a pour but de r esumer l’information contenue dans les donn ees de fa˘con synth eti-que et e cace Elle utilise pour cela des repr esentations de donn ees sous forme de graphiques, de tableaux et d’indicateurs num eriques (par exemple des moyennes)
Méthodes de prévision des ventes
(formalisation et estimation statistique) Les méthodes de prévisions des ventes doivent être quantitatives Trois conditions : - Rechercher et adapter la ou les méthodes de prévision Les données de base sont les historiques (BDD) - Valoriser avec justesse les données qui influencent significativement la variable prévoir
Prévisions des ventes
La prévision des ventes repose donc sur ces techniques par : - l’extrapolation des tendances observées lors de l’analyse (on prolonge dans le temps la droite obtenue par l’une des méthodes utilisées) - la corrélation avec un phénomène connu On recherche un phénomène dont on possède des statistiques et des prévisions
Chapitre 4 La prévision de la demande - Editis
1 La prévision des ventes à partir de données présentes A L’analyse des bases de données mercatiques Les bases de données sont des sources d’information qui permettent de trou-ver des éléments d’aide à la prévision, forts utiles à la PME Ces données peuvent servir de base aux calculs d’extrapolation Elles peuvent être:
Exercices sur le modèle de régression linéaire simple
La prévision par intervalle requiert l’estimation de l’écart-type de l’erreur de prévision Elle est donnée par: Y n+h I = ± (t 0 025 ; 8) où = En effectuant les remplacements nécessaires, au niveau de confiance de 95 (au seuil de 5 ), on a les résultats suivants : Prévision ponctuelle Prévision par intervalle 2002 n+h
COURS DE SERIES TEMPORELLES THEORIE ET APPLICATIONS
Séries temporelles : théorie et applications Arthur CHARPENTIER ”La statistique est la première des sciences inexactes ” Edmond et Jules de Goncourt, Journal
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ESSEC de Tunis
erci sur de régres néair cice s l e Revenu Consommation2 8000 7389.99
3 9000 8169.65
4 9500 8831.71
5 9500 8652.84
6 9800 8788.08
7 11000 9616.21
8 12000 10593.45
9 13000 11186.11
0 15000 12758.09
1 16000 13869.62
xpli nsomma s m s (Ct 2t + ut
ail i) Tracer le nuage de points et commenter. ii) Estimer la consommation autonome et la propension marginale à consommer ො et . ) En déduire les valeurs estimées de Ct.iv) Calculer les résidus et vérifier la propriété selon laquelle la moyenne des résidus est nulle.
vi) Tester la significativité de la pente. vii) niveau de confiance de 95% pour le paramètreviii) Calculer le coefficient de détermination et effectuer le test de Fisher permettant de déterminer
si l nif mbl ix)x) Après un travail minutieux, un étudiant de L1 FASE trouve le coefficient de corrélation linéaire
ntreCt et Rt suivant rXY = 0.99789619. Sans le moindre calcul, tester la significativité de ce
xi) En 2002 et 2003, on prévoit respectivement 16800 et 17000 euros pour la valeur du revenu.
min ain vision au niveau de confiance de 95%. 3 , i) Le graphique nuage de points est donné ci-dessous : 500010000
5000
0 5000 10000 15000 20000
e association linéaire positive, presque parfaite, entre la ionCt) par le revenu (Rt)
oind ) 0 la consommation autonome (ො) et de la propension marginale à , posons ce qui suit : Yt =Ct ; Xt = Rt ; 0 et 1 comme suit :Yt = 0 + 1Xt + ut
art cal ion argià c
= 0,78098 ion la c ion aut =ത = 9985,575 0,78098(11280) = 1176,0896 : = 1176,0896 + 0,78098Xt. i) Voir tableau ci-dessous. Ces valeurs sont trouvées en remplaçant dans oindr = 1176,0896 + 0,78098Xt, pour chaque date, Xt par sa valeur. iv) Voir tableau ci- t = െ v) ෝෝ , connaissant n =10 et (voir obt ൌ 20646,1728vi) La pente ici est la propension marginale à consommer, soit . Le test de significativité de ce
car ො est calculée comme ar () = ෝෝ = 0,0003 ՜ ො = ට ൌ 0,0179 ar c = 43,5352 t0.025 ; 8 = 2.306. > ttable ՜ la pente est statistiquement significative. ) L de 95% (au seuil de 5%) pour le paramètre 1 est I = [ (t0.025 ; 8)ො ; + (t0.025 ; 8)ො] ant l : I = [0,7396 ; 0,8224]i) Le coefficient de détermination R2 peut être calculé par la formule (les valeurs viennent du tableau
R2 =quotesdbs_dbs2.pdfusesText_4