Régression non linéaire

gestion page 16 1 produit de matrices , présentation matricielle de problèmes linéaires 2 Matrice de probabilité et gestion des stocks 3 Matrices des gains et choix de stratégie de production 4 Systèmes linéaires – Méthode de Gauss Leçon 6 : Matrice Inverse – Systèmes d’équations Linéaires page 19 5 Matrice inverse et système linéaire 6 Système linéaires : les 3 conclusions possibles 7 Puissance d’une matrice et application Partie 3 : STATISTIQUES

Attribut classe Variable endogène Quantitative 2 Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 3 Régression linéaire multiple • Se restreindre à une famille de fonction de prédiction linéaire • Et à des exogènes continues (éventuellement des qualitatives recodées) yi = a0 + a1 xi ,1 + a2 xi , 2 + L + a p xi , p + ε i ; i = 1, K , n > ε ε ( a0 , a1 , K , a p ) ^ Équipe de recherche

SOMMAIRE I Introduction II Présentation Renault III Présentation variables exogènes IV Analyse de régression avec Excel 1) construction du modèle 2) Interprétation des résultats et prévisions A) Le coefficient de détermination R² B) Analyse de variance a) Validité du modèle R² b) Les coefficients de la variable, l’erreur type C) Analyse des résidus D) Prévisions VI Conclusion Introduction Nous avions pour objectif de réaliser l’analyse d’une variable

Applications régression (II) Applications régression linéaire simple 1. Une agence immobilière veut réaliser une prévision sur le prix de vente de certaines maisons en fonction de leur surface habitable, basée sur un modèle de régression linéaire simple. Les résultats obtenus en utilisant le logiciel Excel pour les données enregistrées dans le cas d’un échantillon de 15 maisons sont les suivants: Applications régression linéaire simple SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.9036 R

distribution. Pour finir nous allons utiliser le test du khy-2 d’Excel qui est déjà implémenté. Test du Khy-2 : 9,760.10-65. En lisant la description de l’aide sous Excel, une faible valeur à ce test signifie bien que la loi est normale. 2) Régression linéaire : 3) Estimation de la moyenne : Nous allons estimer la moyenne pour l’ensemble de la population grâce à la moyenne et la variance de l’échantillon avec son intervalle de confiance. Hypothèse : On supposera que les échantillons A et B sont

th v s . ( X 2 ) p e t_ w id th b y ( Y ) ty p e 2 µ3 µ2 1 µ1 1 2 3 Ir is - s e to s a 4 Ir is - v e r s ic o lo r 5 Ir is - v ir g in ic a 6 Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 4 Fonction linéaire discriminante Simplification des formules sous [1] et [2] La probabilité conditionnelle est donc proportionnelle à ln P( X yk ) ∝ − 1 ( X − µk )Σ −1 ( X − µ k )' 2 Avec les estimations sur l’échantillon de taille n, K classes et J descripteurs

yt 1) = 1 1 + exp ( yt 1) , >0 Quel est ce modèle ? Commentez l’ écriture de ce modèle. Examen Terminal Decembre 2004. C. Hurlin page 2 Exercice 2 (8 points) : Modèle avec Erreurs GARCH On considère un modèle de régression linéaire avec erreur GARCH(1; 1) tel que : Yt = Xt + "t p "t = zt ht zt N:i:d: (0; 1) V "t ="t 1 (6) E "t j"t 1 =0 = 0 + 2 1 "t 1 + 1 ht 1 (7) Question 1 : Ecrire la log-vraisemblance de ce modèle sous l’ hypothèse

indépendante et la variable dépendante n’est plus significative. (Voir nulle) Comment tester le caractère médiateur d’une variable ? 1 - A l’aide de régressions (données métriques ou d’intervalles) - Médiateur = a (variable indépendante) + b Cette régression doit être significative - Variable dépendante = a’ (variable indépendante) + b’ La régression doit être significative - Variable dépendante = a’’ (variable indépendante) + b’’ (variable médiatrice) + c  le médiateur doit être significatif

les images dans leur succession. Tenez, un exemple : plan 1 - un homme est assis devant son ordinateur ; plan 2 - on voit une image du logo de GYPSE VIDÉO. * On parle de montage non-linéaire lorsque les différentes opérations de montage peuvent se faire dans un ordre quelconque. * Par opposition le montage linéaire se fait dans l’ordre chronologique du film. * Avec du matériel analogique Il faut traiter séquentiellement la bande magnétique et il est impossible de réaliser des

Régression linéaire - Wikipédia http://fr.wikipedia.org/wiki/Régression_linéaire Régression linéaire En statistiques et en économétrie, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression d'une variable expliquée sur une ou plusieurs variables explicatives dans lequel on fait l'hypothèse que la fonction qui relie les variables explicatives à la variable expliquée est linéaire dans ses paramètres. Formellement, on modèlise la relation entre une variable aléatoire y et un vecteur de