Modèle de régression
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] ...
107
Méthodes d'inférence exactes pour un modèle de régression avec erreurs AR(2) gaussiennes
... de régression dont les erreurs suivent un processus ...le modèle AR(2) est qualitativement beaucoup plus riche que le modèle AR(1) car il peut produire des mouvements cycliques (dans le cas où les ...
29
Modèle de régression optimale des traits de conformation et de la production laitière des troupeaux bovins de race kouri élevés à la station de Sayam du Niger.
... Le modèle de régression optimale de la production laitière qui s’est bien ajusté de façon hautement significative (p = ...un modèle utilisant la largeur-Trochanters et le rapport largeur- ...
9
2014 — Vers l'identification des profils des joueurs à travers l'analyse des données du jeu basée sur le modèle de régression et le regroupement
... le modèle de régression linéaire multiple et la technique de partitionnement ...premier modèle a montré que le nombre d’accès au jeu, des quêtes visitées et des avantages utilisés contribuent ...
144
Méthodes d’inférence exactes pour un modèle de régression avec erreurs AR(2) gaussiennes
... de régression linéaires avec erreurs autocorrélées suivant un processus autorégressif d’ordre deux [AR(2)], qui peut être ...un modèle de régression avec erreurs AR(1) et comporte trois ...du ...
30
Le modèle de régression quantile binaire à base d'une copule
... LE MODÈLE DE RÉGRESSION QUANTILE BINAIRE À BASE D’UNE COPULE ...le modèle de régression quantile binaire ...au modèle de Kordas une pénalité, le groupe ...du modèle et faire de ...
151
Au-delà des moindres carrés : mesurer les conséquences d'un modèle de régression linéaire surparamétré lors d'une application en cardiologie
... même modèle, la différence absolue moyenne entre le centre de l’intervalle Int QT C ˆ δ M et QTc Ref de même que son écart- type diminuent lorsque la plage de RR augmente et que sa borne supérieure se ...
141
Revue consommation / Tests d'hypothèses linéaires sur un modèle de régression
... Cette catégorie de tests s’introduit couramment, non seule ment dans les problèmes de régression proprement dits, mais plus encore dans les modèles d’analyse de la variance et de la co[r] ...
16
Détection et classification de différents types d'observations dans un modèle de régression linéaire
... Dans le second chapitre nous decrivons le modele de regression lineaire simple en insistant sur les proprietes des estimateurs des moindres carres des parametres ainsi que des tests et[r] ...
142
deux contributions à l'étude semi-paramétrique d'un modèle de régression
... Nous proposons dans ce chapitre une m´ethode d’´etude d’un tel mod`ele dit partiellement lin´eaire.. Le but est donc d’identifier les r´egresseurs non-lin´eaires, d’estimer les coefficie[r] ...
171
Les modèles de régression angulaire
... de régression pour traiter des données ...qu’au modèle non ...un modèle de régression à deux étapes afin de voir s’il existe une perte d’information lorsque la modélisation se fait en une ou ...
122
Modèles de régression avec variables muettes explicatives
... du modèle de régression classique avec constante. Le modèle de régression (1) peut être estimé directement par la méthode des moindres carrés ...le modèle afin d'inverser une matrice ...
37
Une librairie d'objets C++ pour l'arithmétique et la régression floue.
... De plus, certains paramètres de la régression floue doivent être fixés: le niveau h de crédibilité de la relation, le point x de l'espace des variables dépendantes pour[r] ...
77
Estimation de la fonction de régression pour les pertes asymétriques
... de régression pour différentes fonctions de perte, symétriques et ...la régression linéaire HB, ses estimateurs et ses propriétés asymptotiques dans le cas des données complètes et ...la régression ...
107
Étude de tests de permutation en régression multiple
... Pour la méthode de Kennedy (1995) on a permuté la matrice des résidus de la régression des distances génétiques sur les distances géographiques RGS et on a utilisé [r] ...
90
Principaux modèles utilisés en régression logistique
... 3. Modèle logIt Pour données noMInales La régression logistique polychotomique nominale est une extension naturelle de la régression binaire qui permet de prendre en compte un nombre de catégories ...
9
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] ...
8
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] ...
68
Régression EMD avec application à la relation santé-climat.
... variables Régression EMD avec application à la relation santé-climat Pierre Masselot* (1), Fateh Chebana (1), Diane Bélanger (1,2), André St-Hilaire (1), Belkacem Abdous (2,3), Pierre Gosselin (1,2,4), Taha ...
1
Quelques alternatives à la régression classique dans le cas de la colinéarité
... absolues des coefficients de régression ne sont vraisemblablement pas grandes et au cas où il souhaite effectivement imposer une contrainte sur la longueur du vecteur,3. Il faut, par ailleurs, également rappeler ...
30