Régression

nous observons le graphique de l’évolution de la production industrielle dans les années 1920-1930 en France, en Allemagne, en Grande-Bretagne et aux Etats-Unis, nous pouvons observer notamment que dès la moitié de l’année 1936 on assiste à une régression de la production dans ces quatre pays sauf l’Allemagne qui grimpe en flèche. Intéressons nous aux causes de ces récessions. [pic] Cause communes : La cause la plus « lointaine » est celle du krach de 1929, l’observation du graphique

100,00% | L’entreprise est mal équipée au niveau informatique, seul 9,13% des employés ont un ordinateur et ce ne sont que des hommes. On voit que le salaire des femmes est nettement plus élevé que celui des hommes. Statistiques de la régression | Coefficient de détermination multiple | 0,34640312 | Coefficient de détermination R^2 | 0,11999512 | Coefficient de détermination R^2 | 0,11572325 | Erreur-type | 13761,5335 | Observations | 208 |   | Coefficients | Erreur-type

chiffre d’affaire correspondant. x 1 12 2 13 3 15 4 19 5 21 6 22 Calculer les moyennes X et Y Construire le nuage de points (abscisse 2cm ordonnée 1cm) Calculer la variance V ( X ) et la covariance COV ( X , Y ) Démontrer que la droite de régression de y en fonction de x est y = Tracer en utilisant la droite. Calculer une estimation du chiffre d’affaire à la fin du 78 x + 9, 2 35 7ème mois. Exercice 2 (Bac 1989) Le tableau suivant donne les notes obtenues par un groupe d’élève à un

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

d’équation y = ax+b où a et b sont déterminés d’après le théorème 1, est appelé droite de régression de Y en X et on dit qu’on a obtenu cette équation par la méthode des moindres carrés. Proposition 2 : La droite (D’) d’équation : x=a’y+b’ avec : est appelée droite de droite de régression de X en Y et on dit qu’on a obtenu cette équation par la méthode des moindres carrés. Remarque : Les deux droites de régression de Y en X et de X en Y passent toutes deux par le point moyen de coordonnées ( ; )

Expéditeur : Service comptabilité Destinataire : Direction financière Date : 30/10/2013 Objet : Comparaison entre la prévision des ventes selon la droite d’ajustement ou selon la droite de régression La droite d’ajustement linéaire des ventes de buses en fonction du temps (Y = 359,37 t + 5 000,2) donne une prévision pour N+1 de 7 516 buses vendues. Cette méthode de prévision fait l’hypothèse que la tendance observée au cours des six dernières années sera obligatoirement maintenue

Ricco Rakotomalala Econométrie Version 1.0 La régression linéaire simple et multiple Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Page: 2 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Avant-propos Lorsqu'on m'a demandé si je voulais assurer le cours d'économétrie en Licence L3-IDS (http://dis. univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude

CAS D'APPLICATION EN STATISTIQUE APPLIQUEE (SPSS) Introduction La régression linéaire est sans aucun doute la méthode statistique la plus utilisée. On distingue habituellement la régression simple (une seule variable explicative) de la régression multiple (plusieurs variables explicatives) bien que le cadre conceptuel et les méthodes de calculs soient identiques. Le principe de la régression linéaire est de modéliser une variable dépendante quantitative Y, au travers d'une combinaison

conclusions émises. Pr. BOULAHOUAL Adil 4 CHAPITRE I Pr. BOULAHOUAL Adil 5  L’analyse de la régression est une méthode statistique qui permet d’étudier le type de relation pouvant exister entre une certaine variable (dépendante) dont on veut expliquer les valeurs et une ou plusieurs autres variables qui servent à cette explication (variables indépendantes)  En d’autres termes, l’analyse de la régression permet d’étudier les variations de la variable dépendante en fonction des variations connues

droite quelconque y'=ax+b Nous allons calculer la distance entre cette droite et notre nuage de points : yi y’i xi (valeur observée) Remarques : cov(Y,X) = cov(X,Y) cov(X,X)=V(X) c) Droites d'ajustement linéaire On dit aussi “droites de régression”. = (yi -y’i) ● La droite d’ajustement linéaire de Y en X par la méthode des moindres carrés, a pour équation y=ax+b où : a= cov  X , Y  et b = Y − a X 2 X (valeur calculée sur la droite) Droite d’ajustement supposée (yi - y’i) représente