Régression non linéaire

la découverte de modèles à l’aide d’un processus de recherche algorithmique d’exploration de modèles: linéaires ou non, explicites ou implicites: réseaux de neurones, arbres de décision, SVM, régression logistique, réseaux bayesiens.… Les modèles ne sont pas issus d’une théorie mais de l’exploration des données. SFC 2010 12 Autre distinction: prédictif (supervisé) ou exploratoire (non supervisé) SFC 2010 13 Des outils ou un process? Le DM est souvent présenté comme un ensemble

par rapport aux valeurs logarithmiques des prévisions du nombre de retards (Annexe 15). D’après ce graphique, il y a homoscédasticité car nous pouvons voir que les erreurs sont bien aléatoires et les points sont représentés sous forme de tunnel et non d’entonnoir. On peut donc dire que la variance des résidus est constante et que les

Fathallah Ines Résumé : L'objectif de cette note est de l'existence d'une relation entre la taille et le poids d’un individu. Cette étude est faite à partir d'un échantillon de 34 jeunes patient et utilisant un modèle de régression linéaire. Ce modèle a mis en évidence une relation linéaire entre ces deux variables. 1. Introduction : Existe-t-il une relation entre la taille d’un patient et son poids ? Nous disposons pour répondre à cette question d'un jeu de données obtenu à partir d'un échantillon

. . 1.1.4 L’équivalence entre les deux approches temps/fréquence . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Les développements récents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Les modèles ARM A, ARIM A et SARIM A : modèles linéaires . . . . . . . . . . 1.2.2 Modèles ARCH - volatilité stochastique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Les processus à mémoire longue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Les processus multivariés . . . . .

Traitement statistique : régression linéaire. a) Réaliser la régression linéaire sur la calculatrice. Page 13 sur 30 b) c) d) Donner les résultats suivants : l’équation de la droite de régression ? = ?? + ? ; le carré du coefficient de corrélation ? 2. Tracer sur le graphe précédent la droite de régression d’équation ? = ?? + ?. Commenter la qualité de la corrélation en s’appuyant et sur la répartition des points de part et d’autre de la droite de régression et sur la valeur de ?

quantités 27 27 28 29 29 29 29 I- OFPPT/DRIF 4 Résumé de Théorie et Guide des travaux pratiques Statistiques VIII- Régression et corrélation : A- Ajustement d’un nuage de points à une fonction à une fonction mathématique B- Mesure de l’intensité de la relation linéaire entre deux variables 1) Covariance 2) Coefficient de corrélation linéaire 3) Droites de régression 30 30 IX- 33 33 34 35 35 35 35 Séries chronologiques : A- Décomposition des chroniques B- La détermination du trend C- Analyse

Annexe n°3 Le Modèle Linéaire Général 1. Estimation des paramètres du modèle Soit le modèle linéaire général : estimé est : Yi = γ 0 + γ 1 X 1i + γ 2 X 2i + L + γ k X ki + U i (i = 1,L, n) . Yi = γˆ0 + γˆ1 X 1i + γˆ 2 X 2i + L + γˆ k X ki + ei Le modèle La forme matricielle de ces n équations est : ⎡Y1 ⎤ ⎡1 X 11 L ⎢Y ⎥ ⎢1 X L 12 ⎢ 2⎥ = ⎢ ⎢ M ⎥ ⎢M M L ⎢ ⎥ ⎢ ⎣Yn ⎦ ⎣1 X 1n L (n ;1) = (n ; k + 1) X k 1 ⎤ ⎡γˆ0 ⎤ ⎡ e1 ⎤ ⎥ ⎢ γˆ ⎥ ⎢e ⎥ X k2 ⎥ ⎢ 1 ⎥ + ⎢ 2⎥ ⎢M⎥ M ⎥ ⎢M⎥ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ X kn

Méthodes de Lissage en Régression Lissage par loess q q q q q q q q qq q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q 50 qq q qq q q q Accélération q q qq q q q q qq q q q q q qq q q q q q q q qqq q q 0 q q q q q q q q q q q qq q q qq q q q q q q qq q qq q −50 q q q q q q q q −100 q q q q q q q q q q q q q q qq q q q q q span= 0.10 span= 0.25 span= 0.50 span= 0.75 span= 1.00 span= 2.00 10 20 30 Temps 40

descriptives ......................................................................................... 46 2.4.2 Analyse factorielle .............................................................................................. 46 2.4.3 Régression linéaire ............................................................................................. 46 Partie 3 Analyse des résultats et des hypothèses .......................................................... 48 8 1 2 Analyse statistique descriptive

...........................................................12 2.4. Ajustement analytique par la méthode des moindres carrés........................................................................................12 2.4. Coefficient de corrélation linéaire...............................................................................................................................15 2.5. Autres ajustements.............................................................................................