Analyse de régression multiple
La régression expectile pour l'analyse des données longitudinales
... Ensuite, grâce à l'approche de la régression des moindres carrés asymétriques pondérés, le modèle ERFE permet l'estimation et l'analyse de l'influence des régresseurs sur la lo[r] ...
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Étude comparative de la méthode de régression sur les facteurs d'une analyse des correspondances.
... Dans notre propos, nous avons indiqué que l'avantage d'utiliser la méthode de régression basée sur les facteurs à partir des éléments supplémentaires d'une analyse d[r] ...
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L'effet du prix de l'essence sur l'étalement urbain dans 12 régions métropolitaines canadiennes : une analyse de régression de panel
... l'étalement est positivement relié à des facteurs politiques tels que l'absence de plans municipales de régularisation et aux taxes locales avantageuses. D'après eux, il [r] ...
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Méthodes d'analyse de données en régression non linéaire
... estimations précédemment effectuées. De plus, certains paramètres peuvent être estimés avec un signe opposé à celui auquel on s’attendait. En résumé, les VIFs trop élevés sont révélateurs d’une régression à ...
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Recherche d'images par le contenu, analyse multirésolution et modèles de régression logistique
... For this reason, content-based image retrieval (CBIR) approach was proposed. In this approach, each image from the database is associated with a feature vector capturing certain visual[r] ...
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Analyse de l'efficacité d'action emploi par régression discontinue
... diminue grandement pour ensuite remonter. Par ailleurs, il convient de remarquer que le temps passé par les non-participants sur l'assistance sociale diminue à mesure que les années passent. Cela ne surprend guère ...
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Premiers pas en régression linéaire avec SAS®
... En général les variances théoriques des erreurs ne sont pas connues, elles sont estimées. Conclusion L’artifice de pondération des données doit être utilisé avec discernement. En particulier il faut au préalable ...
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Estimation de la fonction de régression pour les pertes asymétriques
... tistiques pour les données complètes dans ce cas ne sont plus applicables et donnent des résultats souvent biaisés. Des nouvelles approches en analyse de survie ont été propo- sées. Elles nous permettent ...
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Les modèles de régression angulaire
... de régression à travers le nuage de ...la régression non paramétrique. Les valeurs prédites par cette régression serviront au ...La régression non paramétrique est employée comme un outil ...
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Comparaison empirique de méthodes de prédiction en régression linéaire multiple
... Une analyse plus approfondie des discordances entre les erreurs quadratiques moyennes de prédiction et l’écart-type résiduel théorique a été réalisée dans le cas du modèle LW* ...
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Méthodes de régression robuste
... CHAPITRE 4 Simulations et applications Ce chapitre sera consacré à la comparaison entre la MM-estimation des paramètres du modèle, la M-estimation obtenue à l'aide des copules et les régressions quantiles obtenues aussi ...
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La relation de conjugaison et la régression linéaire
... CONCLUSION Ainsi que nous l’avons montré dans un premier article [1], la régression linéaire est inadaptée à l’analyse des données obtenues en travaux pratiques sur la relation de conjugaison. Notre proposition ...
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Estimation par sélection de modèle en régression hétéroscédastique
... celle atteignable par une procédure construite à partir des observations Y 0 i = f j (x (j) i )+σε i . Ce fait no- table a grandement motivé les études statistiques d’estimation de composantes dans un modèle additif ...
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Imputation multiple par analyse factorielle : Une nouvelle méthodologie pour traiter les données manquantes
... Note that FAMD is close to another extension of the PCA for mixed data, called nonlinear PCA. When there are only categorical data, nonlinear PCA without restrictions (also known as homogeneity analysis) is equivalent to ...
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Principe d'invariance faible et régression isotonique
... On suit l’approche d’Anevski et H¨ossjer (2006), qui ont montr´e que lorsque les erreurs sont d´ependantes, l’outil principal pour obtenir la loi limite de l’estimateur isotonique ˆ φ es[r] ...
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Régression inverse par tranches sur flux de données
... apr` es, nous illustrons le caract` ere adaptatif de l’approche SIRds propos´ ee. lorsque les t premiers blocs sont disponibles), nous estimons la. direction EDR avec les approches SIRds[r] ...
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Méthodes de prévision en régression linéaire multivariée
... Au début, nous avons fait un boxplot pour chaque situation (p, q, N, Index) et enstute les résultats semblables ont été réunis et présentés clans une même figure avec sa description au-d[r] ...
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Principaux modèles utilisés en régression logistique
... La figure 1 donne les probabilités cumulées en fonction de x. Le domaine de variation de x a été volontairement élargi au-delà des valeurs observées afin de mettre en évidence une caractéristique générale des courbes de ...
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Estimation linéaire pour un modèle de régression ARCH
... 3.25 Erreur quadratique moyenne des paramètres estimés du modèle de régression sans variable explicative, erreurs ARCH(3) et Ut $tudent 55 3.26 Paramètres estimés du modèle de série chro[r] ...
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Modèles de régression avec variables muettes explicatives
... Si s = 1, L = Sn - Il s'agit alors du modèle de régression classique avec constante. Le modèle de régression (1) peut être estimé directement par la méthode des moindres carrés ordinaires. Cette opération ...
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