Régression non linéaire

qualitatives J .-1. DROESBEKE, M. LEJEUNE, G. SAPORTA, • Plans d'expériences. Applications à l'entreprise J.-J. DROESBEKE, J. FINE, G. SAPORTA, • Eds. Méthodes bayésiennes en statistique J.-J. DROESBEKE, J. FINE, G. SAPORTA, .. Eds. Eds. La régression PLS. Théorie et pratique M.TENENHAUS • Probabilités. Exercices corrigés D.GHORBANZADEH Tous droits de traduction, de reproduction et d'adaptation réservés pour tous pays. Toute représentation, reproduction intégrale ou partielle faite pur quelque

Introduction à l’économétrie Le modèle de régression linéaire simple Support de cours destiné aux étudiants de 3e année de licence shs/miashs/mase Université Charles-de-Gaulle Lille 3 UFR IDIST O. Torrès Année universitaire 2010-11 (version du 8/9/2010, 16:23) 2 Introduction : présentation du cours Ce cours est une introduction aux méthodes et modèles de base de l’économétrie. Cette dernière s’entendra ici comme une branche de la statistique mathématique (ou inférentielle)

Gretl logiciel libre Gretl (GNU Regression, Econometrics and Time Series Library) est un logiciel de statistiques qui peut être utilisé en ligne de commande ou au travers d'une interface graphique qui séduira les débutants en économétrie. Gretl permet de faire des graphiques, voir les statistiques descriptives des variables, mener des regressions «simples», faire des tests. Gretl est un logiciel libre (licence GPL) et gratuit qui s'apparente dans l'esprit à E-Views. Il présente donc à la fois

position et de dispersion Indices statistiques : indices simples et synthétiques Statistiques doubles : régression linéaire, modèles non linéaires Séries chronologiques : tendance générale, coefficients saisonniers, prévisions Basic command of Statistics : One-variable Statistics : measures of summary and variability Index numbers : simple and aggregate Two-variable Statistics : linear regression, nonlinear models Time Series : trend, seasonal indices, forecasting OBJECTIFS (5 objectifs max

analyser les données par la suite.5. Exploitation des résultats5.1 Manipulation 1∆t = 0,2 ±0,1 V0moyen = = 56,05 [cm/s]Graphique de la position en fonction du temps et calcul de la vitesse par régression linéaire :Position (cm)Temps (s)Calcul de la vitesse par régression linéaire :L’équation de la droite de régression est de type La vitesse correspond à la pente de cette droite, il nous suffit donc de trouver l’équation de la droite, sachant que b est égal à 0. La pente sera notre a.Notre équation est

effet significatif de l’IDE sur la croissance économique. Cependant, ils ont constaté un impact positif et significatif de l’IDE sur la formation du capital domestique, quoique, cette relation semble être robuste et dépend de la spécification des régressions effectuées. A l’instar de ces résultats, il s’avère que la relation qui existe entre la croissance économique et l’investissement direct étranger, n’est pas dépourvue d’ambiguïté. Les résultats mitigés sous-tendent l’idée que l’effet de l’IDE dépend

. . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Stratégie du coussin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . M OTEURS DE PERFORMANCE 3.1 Techniques de régression linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1 Préliminaires essentiels à la mise en place d’un modèle de régression 3.1.2 Filtre de Kalman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Momentum de taux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 Analyse en

traite des problèmes rencontrés par l’ingénieur dans le domaine de la décision : échantillonnage, estimation et tests d’hypothèse, tests de comparaison, tests d’ajustement, régression. • La quatrième partie propose un résumé de l’analyse des données. Cette nouvelle édition a été augmentée d’un chapitre sur la régression multiple. 2e édition RENEE VEYSSEYRE est agrégée de mathématiques et professeur honoraire à l’École centrale de Paris. STATISTIQUE ET PROBABILITÉS POUR L’INGÉNIEUR

l’agriculteur a suivi une formation sur l’utilisation des fertilisants (1 si oui et 0 si non) Q = 1 si la qualité de la terre est mauvaise = 2 si la qualité de la terre est moyenne = 3 si la qualité de la terre est bonne = 4 si la qualité de la terre est très bonne I : Irrigation des terres (en nombre de m3 d’eau par hectare). et ut : représente le terme d’erreurs. Notre fonction est une fonction linéaire multiple avec pour variable dépendante P c'est-à-dire le niveau de production de maïs

notations XI A Statistique descriptive 1 • Représentation graphique et numérique des données 1.1 1.2 1.3 Généralités et principales définitions Séries numériques à une dimension Séries numériques à deux dimensions 3 3 7 26 c Dunod – La photocopie non autorisée est un délit B Calcul des probabilités 2 • Le modèle probabiliste 2.1 2.2 2.3 2.4 Introduction Les concepts probabilistes Mesure de probabilité et espace probabilisé Échantillons et sous-populations 3 • Probabilité conditionnelle. Indépendance