Régression non linéaire

l’analyse des séries temporelles ou la régression : Estimation, Identification, Méthode d’élagage SSM J. Rynkiewicz, M. Cottrell, M. Mangeas, J.F. Yao SAMOS, Université de Paris 1 90, rue de Tolbiac 75013 Paris cottrell@univ-paris1.fr Ce papier porte sur la modélisation de séries temporelles ou de régression à l’aide de réseaux de neurones. En nous appuyant sur des résultats récents sur l’estimation des moindres carrés pour les séries temporelles non linéaires, nous proposons une méthodologie complète

labos, ce lien est fastidieux à faire (et parfois de niveau universitaire...) donc, demandez à votre professeur si l’exercice est pertinent d’un labo à l’autre;Précision (incertitudes) : · On présente une incertitude absolue et non pas relative dans le texte;· On respecte les chiffres significatifs;· Quel facteur affecte le plus l’imprécision de mon résultat? On peut, par exemple, comparer les incertitudes relatives d’un calcul d’Incertitude. (ex : comparer les valeurs de ∆m/m

............................................. 26 Introduction............................................................................................................... 26 Régression linéaire.................................................................................................... 26 Régression linéaire: détermination de a et b ............................................................. 27 Lissage exponentiel double (Holt) ......................................................

........................................... 26 Introduction............................................................................................................... 26 Régression linéaire.................................................................................................... 26 Régression linéaire: détermination de a et b ............................................................. 27 Lissage exponentiel double (Holt) .....................................................

Délimitation du sujet Nous avons pris les données à l’INS/KATANGA, une Institution de l’Etat chargée de collecter, d’analyser des informations statistiques nécessaires pour la politique sociale, économique et démographique de la République. Non seulement à l’INS/Katanga, nous avons également récolté les données aux marchés M’zee et Kenya. Les données que nous avons prélevées couvrent une durée de six ans, soit la période allant de 2006 à 2011. Subdivision du travail Mise à part

donné à rechercher des solutions ne faisant aucunement appel à la logique et au rationnel - Les groupes qualitatifs de consommateurs : Réunion de 8 à 10 personnes appartenant à la cible visée et sʼexprimant sur un sujet donné. - Les entretiens non directifs : A partir dʼ un thème défini de façon très générale ,la personne interrogée sʼexprime librement en disant tout ce qui lui vient à lʼ esprit. - Les entretiens semi-directifs: cette méthode ressemble à celle décrite précédemment, mais lʼ

structurées permettant de modéliser les résultats et d’effectuer des prédictions qui éclairent les décisions opérationnelles avec l’intelligence prédictive. L’intelligence prédictive crée des stratégies plus efficaces parce qu’elle permet aux organisations non seulement d’évaluer les tendances, en comparant les résultats, les plans et les performances, mais aussi de se projeter dans l’avenir, en évaluant les résultats probables et en comprenant comment l’interaction de certains facteurs affecte ces résultats

qui vont naturellement ensembles Exemple: Analyser les tickets d’achat. © A. EL OUARDIGHI Data warehouse Introduction Datamining 21 Deux grandes familles de méthodes  Méthodes prédictives ou supervisées  Méthodes descriptives ou non supervisées © A. EL OUARDIGHI Data warehouse Introduction Datamining 22 Les méthodes prédictives     Visent à extrapoler de nouvelles informations à partir des informations présentes Apprentissage supervisé: Il y a une variable « cible

Affichage graphique (Exemple 2) • Affichage de graphe à table • Affichage de graphe dynamique • Table numérique de Table et Graphe • Exemple de graphe de divergence/convergence de formule de récurrence iii • Exemple de graphe de régression statistique couleur • Lorsque vous tracez un graphe ou mettez un programme en route, les textes de commentaires apparaissent normalement en bleu, mais vous pouvez changer la couleur du texte et choisir l’orange ou le vert. Exemple: Tracer

choses risquées que pour les choses non risquées. De ce fait, les investisseurs exigent en général pour investir dans une entreprise (par l'achat d'actions ou de tout titre financier émis par des entreprises) que le rendement attendu soit supérieur à celui d'un placement non risqué, c'est-à-dire celui des emprunts d'État. Cette différence de taux, ce revenu supplémentaire espéré exigé, est la prime de risque. Le taux correspondant, qui est la somme du taux non risqué et de la prime de risque est