Régression non linéaire

M1 EBF  TD de Techniques quantitatives 2008/2009 S.Turolla Note 2 - Modèle de régression linéaire simple Soit le modèle de régression linéaire suivant : y i = β 1 + β 2 x i + εi i = 1, . . . , n 1 Hypothèses sur le modèle de régression linéaire simple H.1 Linéarité : La relation entre la variable expliquée yi et la variable explicative xi est linéaire H.2 Exogénéité de la variable explicative : La variable explicative n'intervient pas dans la prédiction des εi E [εi |xi ,

spécifications. Bonne chance à toutes et à tous et bon travail, pour acquérir non seulement un diplôme, mais surtout des connaissances et un savoir-faire, déterminants pour votre insertion professionnelle. Plan du polycopie Le cœur du cours d’introduction aux méthodes économétriques est constitué de deux chapitres : le 1er porte sur le modèle linéaire de régression simple et le 2nd sur la régression multiple. Nous y développons les méthodes basiques d’estimation des paramètres

MODÉLISATION ET PRÉVISIONS ÉCONOMIQUES SOMMAIRE: INTRODUCTION CHAPITRE 1 : Introduction a l’approche traditionnelle CHAPITRE 2 : Le modèle classique de régression CHAPITRE 3 : Modélisation économétrique et tests de diagnostic, la validation des hypothèses du modèle linéaire classique INTRODUCTION Cf: les cours sur http://pédagogie11-12.ens-lyon.fr utilisateur invite, login: asaders, mot de passé: cours1112 Livres : Alpha Chiang « Fundamental methods of mathematical

Mesures des erreurs de prévision (MAD, MSE, MFE, MAPE). • Modèles pour séries stationnaires : – Moyenne mobile simple (SMA). – Moyenne mobile simple pondérée. – Lissage exponentiel simple. 4 Plan • Modèles pour séries avec tendances : – Régression linéaire. – Lissage exponentiel double (Holt). – Moyenne mobile double. • Modèles pour séries avec saisonnalité : – – – – Longueur du cycle. Multiplicateurs saisonniers. Décomposition de la série chronologique. Lissage exponentiel triple (Winters)

Définitions. 3.2. Représentation graphique. 3.3. Caractéristiques marginales et conditionnelles. 3.4. Régression et corrélation. 3.4.1 Régression et corrélation. 3.4.2 Méthode des moindres carrés. 4. Régression orthogonale dans R². 4.1. Notion d'espace vectoriel euclidien. 4.1.1. Espace vectoriel R n. 4.1.2. Produit scalaire dans R n. 4.2. Approche euclidienne de la régression. 4.3. Régression orthogonale. Axe principal. 4.3.1. Introduction. 4.3.2. Définitions. 4.3.3. Diagonalisation de la matrice

Définitions. 3.2. Représentation graphique. 3.3. Caractéristiques marginales et conditionnelles. 3.4. Régression et corrélation. 3.4.1 Régression et corrélation. 3.4.2 Méthode des moindres carrés. 4. Régression orthogonale dans R². 4.1. Notion d'espace vectoriel euclidien. 4.1.1. Espace vectoriel R n. 4.1.2. Produit scalaire dans R n. 4.2. Approche euclidienne de la régression. 4.3. Régression orthogonale. Axe principal. 4.3.1. Introduction. 4.3.2. Définitions. 4.3.3. Diagonalisation de la matrice

une relation linéaire entre la consommation et le revenu. Cette relation peut s’écrire [pic] (fonction de consommation Keynésienne). Dans cette relation, C (la consommation) est la variable expliquée. On dit aussi variable endogène. R (le revenu) est la variable qui permet d’expliquer le niveau de la consommation. On dit que c’est une variable explicatives ou encore variable exogène. Les paramètres [pic]et a sont des coefficients interprétables appelés coefficients de régression. [pic]et a représentent

530 | 496 | 2006 | 15 800 | 533 | 2007 | 17 100 | 571 | 2008 | 12 912 | 588 | 2009 | 13 004 | 509 | Evolutions du CA et du budget R & D entre 1999 et 2009 Régression linéaire simple Série 1 : CA en millions d’euros Série 2 : budget consacré à la R & D en millions d’euros 2- La méthode de régression linéaire simple 2.1- Quelle est la formule mathématique qui décrit la relation entre ces variables ? La formule mathématiques qui décrit le mieux la relation entre les variables

Sandrine HENGA & Simon SAYAGH Estimation non paramétrique de la régression Master 1 Mathématiques Statistique et Applications Avril 2011 I Introduction En analyse de données, l’estimation non-paramétrique est souvent utilisée puisque les postulats concernant les résidus sont, dans ce cas là, toujours vérifiés, et puisque la décision de la relation entre la variable explicative X et la variable dépendante Y est directement liée aux données. Dans ce rapport nous allons nous attarder

sont donc consacrés aux techniques de data mining, de statistique décisionnelle et de scoring, et à leur mise en oeuvre en entreprise. Ils contiennent une introduction, une partie technique (préparation des données, analyse factorielle, régression linéaire, régression logistique, GLM, analyse discriminante, arbres de décision, réseaux de neurones, algorithmes génétiques, SVM, k-means et centres mobiles, CAH…) et une partie méthodologique (conduite de projet, facteurs de succès, RSI, aspects informatiques