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Analyse statistique de l'évolution de prix des produits pétroliers face aux taux de change dans la ville de Goma

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par Benjamin SENZIGE KWITONDA
Insitut supérieur de statistique et de nouvelles technologies - A1 Ingénieur statisticien 2008
  

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Pour déterminer les expressions des estimateurs de a et b que nous notons â0 et â1, nous avons fait appel à la méthode des moindres carrés qui minimisent la somme des carrés des erreurs

v Où et C'est un estimateur convergent sans biais de a, il prend la valeur a0 déduite de la régression linéaire par la méthode des moindres carrés ordinaires. Sa distribution est normale :

v est un estimateur convergent sans biais de b ; il prend la valeur b0 déduite de la régression linéaire par la méthode des moindres carrés ordinaires, sa distribution est normale :Après expérimentation, â1 prend la valeur b0.

v La variable aléatoire, où = yi -  ; qui prend pour valeur VR(y) la variance résiduelle déduite de la régression linéaire, est un estimateur biaisé de Á02. Elle est indépendante de â0 et â1. La statistique suit la loi du Khi-deux à (n-2) degré de liberté et est utilisée pour obtenir des intervalles de confiance de Á02. La variable aléatoire est quant elle un estimateur convergent sans biais de la variance Á0; soit

II.1.3. VALIDITE GLOBALE DU MODELE

En construisant le modèle de régression, nous avons supposé que Y dépendait de X. il convient de tester cette hypothèse en la comparant avec l'hypothèse nulle selon laquelle Y est indépendante de X, c'est-à-dire quelle que soit la valeur de X, nous obtenons toujours approximativement la même valeur de Y.

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