(PDF) MODÈLES DE PRÉVISION


Dont la somme de 4,40 est la valeur de S (e).

Pour calculer la variance S (aa) de la variable dépendante et, juste besoin d’avoir

la valeur de la somme des etje carré, qui est:

∑yje2 = 1202 + 1342 +1432 +1562 +1682 = 105 365

Avec cela, la variance de y peut être obtenue, selon la formule (XIII.10):

S (aa) = 105 365 – (721)2 / 5 = 1 396,8

Ensuite déjà il peut calculer il coefficient de corrélation à travers la

formule (XIII.9):

9984.0

8.1396

40.48.1396

=

=

R

Ce qui est une valeur très proche de l’unité, donc l’ajustement donné par le

l’équation de régression est considérée comme très bonne.

Modèles causaux

Ces modèles être base dans la hypothèse de Quoi la variable prédit

(variable dépendant), ça dépend de un ou divers facteurs (variables

indépendant), de façon Quoi avant les changements de ceux-ci, Les qui sera le

les causes correspondront variations dans la première, quel sera les effets, d’ici

la raison du nom de ces modèles.

À raconter mathématiquement aile variable prédit avec le

les variables indépendant, être station encore à la technique de Les minima

carrés, là qui quand exister varias variables indépendant, recevoir il

nom usuel de Régression Multiple linéaire, qui est ainsi nommé parce que le fait que

suppose Quoi le variations être donner linéairement (Hisser Landeta, 1998). À partir de Fait,

quand seul Ça existe ongle variable indépendant, il modèle être tourne dans il du

sous-section précédent pour les modèles de tendance à qui se sait comme Régression

Linéaire simple.

Les variables indépendantes peuvent être des facteurs internes ou externes du

les entreprises comme ça ils pourront contrôler seulement le d’abord. Donc pour

exemple pour il cas de la la productivité de un entreprise, oui être suppose Quoi celui-ci

dépend de des facteurs tels que la motivation de vos employés et du situation

économique du pays, l’entreprise vous ne pouvez influencer que le premier,

pas dans le second.

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