DSpace Repository

Régression linéaire multiple et modèle linéaire général

Show simple item record

dc.contributor.author Dris, Leila
dc.contributor.author Hachemi Epouse Hider, Warda
dc.contributor.author Bouraine, M.; Promoteur
dc.date.accessioned 2018-02-19T12:19:32Z
dc.date.available 2018-02-19T12:19:32Z
dc.date.issued 2016
dc.identifier.uri http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/7340
dc.description Option : Statistique et Analyse Décisionnelle en_US
dc.description.abstract Nous nous intéressons dans ce mémoire au modèle linéaire général. Un intérêt particulier a été donné au modèle simple et multiple. Dans la partie pratique, on d’abord modéliser le problème donné par un modèle mathématique de régression linéaire multiple. Ensuite, on a passé à l’estimation du modèle par la méthode des moindres carrés, et on a calculé la matrice de corrélation. Par la suite, on a calculé les prédictions des observation, les résidus, les résidus standards, l’écart type, et les bornes inférieure et supérieure de chaque observation. On a fini par un tableau de L’ANOVA sur lequel on a tiré une conclusion. Dans les deux cas, régression linéaire et modèle linéaire, on a été amené a poser le mème modèle : y = X + . Cependant, les hypothèse ses sont différentes : dans le modèle linéaire X est un tableau de données certaines, alors qu’en régression X est aléatoire. Le vecteur des résidus a une matrice variance quelconque P dans le modèle linéaire, alors qu’en régression le vecteur a pour une matrice de variance 2I car l’hypothèse d’échantillonnage suppose les observations indépendantes. Les objectifs sont également différents, en régression, on veut ajuster au mieux y, dans le modèle linéaire, on cherche `a estimer l’effet moyen des variables explicatives. Si on considéré dans le modèle de régression linéaire multiple les variables explicatives comme des constantes, ce qui revient `a travailler conditionnellement aux , il est clair que ceci revient au mˆeme que de poser le mod`ele linéaire (y;X en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Université abderrahmane mira béjaia en_US
dc.subject Régression linéaire ; Modèle ;Méthode ; Linéaire général en_US
dc.title Régression linéaire multiple et modèle linéaire général en_US
dc.type Thesis en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account