Régression non linéaire

République Algérienne Démocratique et Populaire Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique École Nationale Supérieure de Statistique et d'Économie Appliquée Cour d'Actuariat non-vie 5éme Année d'Ingénierie, Option : Finance et Actuariat Professeur: M. Zerrouki Chapitre 1 Principes Classiques de Calcul des Primes Primes de risque et primes collective: Une prime est un montant fixe perçu par les compagnies d'assurance dans le but de compenser les dépenses résultant

D’INÉQUATIONS – SYSTÈMES A. DÉFINITIONS B. RÉSOLUTION ALGÉBRIQUE D’UNE ÉQUATION DU PREMIER DEGRÉ À UNE INCONNUE C. RÉSOLUTION ALGÉBRIQUE D’UNE INÉQUATION DU PREMIER DEGRÉ À UNE INCONNUE D. RÉSOLUTION DE SYSTÈMES D’ÉQUATIONS LINÉAIRES 1. Par substitution 2. Par combinaisons linéaires (par addition) 3. Graphiquement, si les équations n’ont que deux inconnues 4. Méthode du pivot E. LA MISE EN ÉQUATION – EXEMPLE 1. Définition précise des inconnues 2. Traduction des données sous forme mathématique

LA RÉGRESSION MULTIPLE La régression multiple est une méthode d’analyse appropriée pour un ensemble de variables quantitatives. On l’utilise pour tester une équation de régression entre plusieurs variables indépendantes et une variable dépendante. On l’utilise selon le même principe que la régression simple entre deux variables. Les buts de la régression multiple sont : 1. tester une équation de régression (modèle); 2. évaluer la force du lien entre l’ensemble des variables indépendantes

PowerPointIntroduction au modèle linéaire mixteCe document est mis à disposition selon les termes de la licenceAttribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Partage dans les Mêmes Conditions 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)(l’attribution de la paternité doit se faire en reprenant la totalité des informations figurant sur cette diapositive)Jean-Luc Kopjean-luc.kop@univ-lorraine.frDépartement de Psychologie Campus Lettres et Sciences Humaines, NancyLaboratoire 2LPN – Axe CEMALe modèle

rencontrés8 C. Valeurs extrêmes8 II. Analyse descriptive des données 10 1. Résumé graphique 10 2. Résumé Numérique 11 III. Analyse exploratoire 14 1. Clustering 14 2. Reduction de dimensions 15 IV. Analyse décisionnelle 22 1. Regression 22 2. Analyse prédictive 24 VI. Evaluation des résultats et des méthodes27 1. Taux d’erreur 27 2. Courbe de ROC 27 VII. Conclusion31 ANNEXE 33 I. INTRODUCTION Le taux de chômage au sens du Bureau International du

dit, dans notre cas, la relation que nous étudions entre les deux variables est considérée comme étant forte , car le r, étant de 0.9776, est significativement proche de 1. Partie B : Régressions d) Droite de régression linéaire ⇒ y = ax + b ⇒ y = 1,3443x + 3,4911 e) Si y = 1,3443x + 3,4911, alors 1,3443 * 100 + 3,4911 = 137,9211 (en minutes) f) g)

fermer un menu sans rien y sélectionner, appuyez sur . Spécification du mode de calcul Lorsque vous effectuez ce type de calcul : Effectuez l’opération suivante : Calculs généraux (COMP) Calculs statistiques et calculs de régressions (STAT) Solution d’équations linéaires simultanées F-5 5 (SYST) Génération d’une table numérique à partir d’une expression (TABLE) Vérification d’un calcul (VERIF) Calculs de quotients (PROP) Note : Le mode de calcul initial par défaut est le Mode

des prix représente une mesure explicite de la liquidité sur le marché de change tunisien en mettant en relief sa relation avec le volume des transactions et la volatilités du cours de change. Mots clés Modèle monétaire à prix flexible, non stationnarité, cointégration multivariée, relation de long terme, microstructure du marché de change, flux d’ordre, hérérogéneité des participants , MCO, coûts de transaction, fourchette des prix, volatilité de change , GARCH, volume des transaction

....................................................................................................... 14 4.1 Extrapolation déterministe des séries..............................................................................14 4.1.1 Tendances Linéaires.................................................................................................14 4.1.2 Tendances autorégressives....................................................................................... 15 4.2 Moyennes Mobiles....

TABLEAUXA- FiguresFigure 1 : Illustration de la mesure de l'efficacité : cas de 2 intrants Figure 2 : Frontière de production et rendements d'échelleFigure 3 : Les deux types d'appréciation de l'efficacité technique Figure 4 : Illustration du tracé d'une frontière non paramétriqueB- GraphiquesGraphique A : Evolution des crédits et dépôts du marché sur l'ensemble de la période Graphique B : Volumes moyens des crédits et dépôts des banquesGraphique C : Parts de marché individuelles de dépôt en août 2009Graphiques D