Régression non linéaire

a) Les jeunes de 12 à 19 ans des 10 provinces canadiennes b) La consommation de fruits et de légumes c) Quantitatif discret d) Non, parce que le tableau ne donne pas d’information sur la population des différentes provinces. Manuel • p. 81 2. a) Moyenne : 3,6 jours Médiane : 5 jours b) Oui. Plus de la moitié des participants ont atteint l’objectif. c) Non, parce que le sondage a été limité à des élèves de la 2e année du 2e cycle du secondaire d’une seule école. 3. a) Le taux a baissé

Manuscrit auteur, publié dans "Identification et maîtrise des risques : enjeux pour l'audit, la comptabilité et le contrôle de gestion, Belgique (2003)" SCORING ET ANTICIPATION DE DEFAILLANCE DES ENTREPRISES : UNE APPROCHE PAR LA REGRESSION LOGISTIQUE Patrick BOISSELIER Maître de conférences, chercheur au CRIFP1, Responsable de l’axe « Edhec Risk and Asset, Management Research Center » de l’EDHEC, IUT de Nice, 41, bd. Napoléon III 06041 NICE Cedex, boisseli@idefi.cnrs.fr Dominique DUFOUR Maître

PEARSON Education France — Exercices d’Économétrie – 2e édition — (Scriptex : 4e épreuve) — V — Sommaire L’auteur VII Introduction IX Chapitre 1 • Modélisation en économie et gestion 1 Chapitre 2 • Modèle linéaire en univers stationnaire 23 Chapitre 3 • Compléments sur les modèles linéaires 75 Chapitre 4 • Équations multiples en univers stationnaire 127 Chapitre 5 • Tests de racine unitaire et modèles ARIMA 149 Chapitre 6 • Variables intégrées, modèles VAR et cointégration 201 Chapitre

aléatoire (sans intervention de l’analyste): Tout individu peut figurer dans l ’échantillon et ce, avec une probabilité connue. Méthode empirique (avec intervention de l’analyste): Suivant une procédure subjective de choix et une probabilité de sélection non connue à l ’avance. Les méthodes aléatoires # K > > 8. > > / J Les méthodes empiriques # J > " > > > V B* * / / W K Échantillonnage, valeur vraie et intervalle de confiance !" 8 * > ) * V ? U " * " & - # 2 X # X %2 , # %2

Objectifs de l’analyse de données : On peu retenir 3 grands objectifs : Explique : Explique une variable par une autre ou plusieurs autres variable Parmi les techniques utilisée dans ce chapitre les techniques de régression ( simple, linéaire, non linéaire, multiple, MLG, pas à pas, paramétrique, non paramétrique, Spline, PLS…etc) Synthétise ou résume : Réduire la volumétrie des données, retenir l’essentiel et le plus significatif Parmi les techniques utilisées dans ce chapitres les techniques d’analyse

questionnaire et la transformation de données 13 avril 27 avril Analyse des données : Représentations graphiques 4 mai 11 mai Analyse des données : Les mesures descriptives 18 mai 1 juin Analyse des données : Corrélation et régression linéaire simple 8 juin 15 juin Tous Questions et distribution de l’examen Programme des TD 18h-20h 21 mars 12h-14h 22 mars 18h-20h 28 mars 12h-14h 29 mars 18h-20h 12h-14h 4 5 avril avril avril avril avril avril mai mai mai mai mai mai

données ..4 a) Hypothèses et présentation des variables …………………………………….. 6 b) Etude statistique des quelques variables étudiées dans ce modèle…….…… 10 B. Présentation des modèles ……………………………………………………………. 20 a) Régression linéaire et interprétation des résultats ………………………….. 20 b) La régression Logistique …………………………………………………….. 29 Conclusion Bibliographie Annexe ………………………………………………………………………….. 35 …………………………………………………………………..… 36 ……………………………………………………………………………….. 37 2 Introduction Les

perceptron Formalisation du problème d’apprentissage Apprentissage supervisé     Réseaux de neurones Machines à noyaux, machines à vecteurs de support Réseaux de neurones profonds et apprentissage de représentations Réseaux récurrents Apprentissage non supervisé       Algorithme EM et mélange de densités Clustering spectral Factorisation matricielle Quelques liens utiles  2 Apprentissage Statistique - P. Gallinari Introduction Apprentissage à partir d'exemples 3 ingrédients de base

7 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.960000 0.679996 1.411773 0.2171 X 0.505000 0.070675 7.145352 0.0008 R-squared 0.910804 Mean dependent var 5.000000 Adjusted R-squared 0.892964 S.D. dependent var 3.055050 S.E. of regression 0.999500 Akaike info criterion 3.071833 Sum squared resid 4.995000 Schwarz criterion 3.056379 Log likelihood -8.751415 Hannan-Quinn criter. 2.880821 F-statistic 51.05606 Durbin-Watson stat 1.352608 Prob(F-statistic) 0.0008344

courbe d’évolution que le prix du litre de pétrole. Cependant on note que le prix du carburant augmente plus rapidement que le prix du pétrole notamment durant l’année 2007-2008 dépassant ainsi pour la première fois les 1€ en moyenne. 2. Régression linéaire On peut grâce à ce nuage de point émettre une première hypothèse. En effet, on remarque que les points sont assez proches de l’axe et on peut donc penser que le prix du baril de pétrole influe sur le prix du carburant dans les stations service