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régression multiple

Étude de tests de permutation en régression multiple

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] ...

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Conséquences de la sélection de variables sur l'interprétation des résultats en régression linéaire multiple

Conséquences de la sélection de variables sur l'interprétation des résultats en régression linéaire multiple

... Reçu le 30 mars 2004, accepté le 14 juillet 2004. La sélection de variables, a priori ou a posteriori, est une pratique très courante en régression multiple. L’utilisateur n’est cependant pas toujours ...

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Premiers pas en régression linéaire avec SAS®

Premiers pas en régression linéaire avec SAS®

... pour k=1,2,…,p Pour résoudre un tel système linéaire les mathématiciens ont développé le calcul (algèbre) matriciel qui permet une présentation et des traitements compacts de grands tableaux de données. La notation ...

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Quelques alternatives à la régression classique dans le cas de la colinéarité

Quelques alternatives à la régression classique dans le cas de la colinéarité

... de régression par la méthode des moindres ...la régression pseudo- orthogonale et la méthode basée sur les estimateurs de James et Stein proposent également la suppression de variables redondantes, selon ...

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Méthodes de régression robuste

Méthodes de régression robuste

... de régression robustes et la dernière partie de celui ci sera dédiée à l'application de ces méthodes aux données obtenues de l'expérience sur les ...de régression multiple ro- ...la régression ...

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Comparaison empirique de méthodes de prédiction en régression linéaire multiple

Comparaison empirique de méthodes de prédiction en régression linéaire multiple

... Une autre voie abondamment explorée concerne la recherche de méthodes alternatives à la régression classique pour réduire l’effet de la colinéarité. Ces méthodes ont été passées en revue par Palm et Iemma (1995), ...

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CorReg : Préselection de variables en régression linéaire avec fortes corrélations

CorReg : Préselection de variables en régression linéaire avec fortes corrélations

... Le mod` ele propos´ e ex- plicite les corr´ elations pr´ esentes sous la forme d’une famille de r´ egressions lin´ eaires en- tre covariables, permettant d’obtenir par marginalisation un[r] ...

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Régression inverse par tranches sur flux de données

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 d'analyse de données en régression non linéaire

Méthodes d'analyse de données en régression non linéaire

... 16 III) Elimination des paramètres responsables de la multicolinéarité . L’objectif de cette étape était d’obtenir une équation simplifiée qui conviendrait à toutes les régressions, c’est-à-dire qui permettrait ...

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Régression EMD avec application à la relation santé-climat.

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 ...

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MARCELA IACUB ou la RÉGRESSION sociale version DE GAUCHE

MARCELA IACUB ou la RÉGRESSION sociale version DE GAUCHE

... Mais on ne peut justifier de telles techniques sous prétexte que « si cette méthode venait à se généraliser, les femmes pourraient s’occuper de leurs études et de leurs carrières comme l[r] ...

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Calcul du coefficient de corrélation linéaire dans une régression simple

Calcul du coefficient de corrélation linéaire dans une régression simple

... Pour mémoire une régression linéaire simple consiste à trouver l’équation d’une droite résumant au mieux un nuage de points. On peut écrire l’équation de cette droite ainsi : y = ax + b et nous chercherons à ...

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Principe d'invariance faible et régression isotonique

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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Estimation par sélection de modèle en régression hétéroscédastique

Estimation par sélection de modèle en régression hétéroscédastique

... Cette thèse se situe dans le cadre de la théorie statistique de la sélection de modèle. Elle propose une étude non-asymptotique de plusieurs problèmes liés à l’hétéroscédasticité. Les applications des résultats, obtenus ...

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Méthodes de prévision en régression linéaire multivariée

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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Modèles de régression avec variables muettes explicatives

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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Estimation linéaire pour un modèle de régression ARCH

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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Le modèle de régression quantile binaire à base d'une copule

Le modèle de régression quantile binaire à base d'une copule

... la régression linéaire, qui modélise la moyenne de Y conditionnelle à ...mot régression vient de Sir Françis ...La régression quantile se profile comme une bonne alternative à la régression ...

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Sélection de variables avec lasso dans la régression logistique conditionnelle

Sélection de variables avec lasso dans la régression logistique conditionnelle

... [3] Goeman J. (2008). An efficient algorithm for L 1 penalized estimation. Technical report, Department of Medical Statistics and BioInformatics, Leiden University Medical Center. [4] Greenland S., Schwartzbaum J.A. et ...

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Mesures d'influence individuelle pour modèles de régression en épidémiologie clinique

Mesures d'influence individuelle pour modèles de régression en épidémiologie clinique

... Chapitre 1 Introduction Les modèles mathématiques sont largement utilisés en sciences et notamment en biostatis- tique, le plus souvent dans un contexte de régression. Ils permettent au prix d’une description ...

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