Econometrie Non-Parametrique PDF

Un article de Wikipédia, l’encyclopédie libre. La régression est un ensemble de méthodes statistiques très utilisées pour analyser la relation d’une variable par rapport à une ou plusieurs autres. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Econometrie Non-Parametrique PDF modèle de régression le plus connu est le modèle de régression linéaire.


Les méthodes d’estimation non-paramétrique et semi-paramétrique ont suscité beaucoup d’intérêt ces dernières années. En économétrie, elles permettent une plus grande flexibilité dans le choix des modèles de régression. Opposées dans un premier temps à l’économétrie classique, ces techniques se sont finalement avérées lui être fortement complémentaires, pouvant légitimer le choix d’un modèle paramétrique. Cet ouvrage présente une introduction accessible à ces méthodes (noyau, polynômes locaux, splines, ondelettes, modèles de mélanges). Conçu comme un ouvrage pédagogique illustré de plusieurs applications, l’accent est mis sur la compréhension des méthodes, les intuitions sous-jacentes et la mise en œuvre en pratique. Il s’adresse aux étudiants en sciences économiques et en gestion, aux élèves des écoles d’ingénieurs et de commerce, ainsi qu’aux professionnels et praticiens de l’économétrie.

Lorsque le modèle n’est pas linéaire, on peut effectuer une régression approchée par des algorithmes itératifs, on parle de régression non linéaire. Si la variable expliquée est une variable aléatoire binomiale, il est courant d’utiliser une régression logistique ou un modèle probit. Si la forme fonctionnelle de la régression est inconnue, on peut utiliser un modèle de régression non paramétrique. An Introduction to Statistical Learning, Springer Verlag, coll.

Rechercher les pages comportant ce texte. La dernière modification de cette page a été faite le 24 octobre 2017 à 17:49. Attention, pour la majorité, il s’agit de  slides  imprimés en PDF, donc très peu formalisés, ils mettent avant tout l’accent sur le fil directeur du domaine étudié et recensent les points importants. Cette page est bien entendu ouverte à tous les statisticiens, data miner et data scientist, étudiants ou pas, de l’Université Lyon 2 ou d’ailleurs.

Toujours à l’adresse des entreprises, nos étudiants ont monté une Pépinière Junior-Entreprise EWEBBI qui peut se charger de réaliser des études rémunérées dans le domaine de l’informatique, de l’informatique décisionnelle, de la statistique et de la sécurité informatique. Ils sont tout à fait capables de mener des études de qualité professionnelle. Ces projets participent aussi à leur formation. Vous pouvez également m’écrire si vous souhaitez affiner votre projet.

Vous contribuerez à donner de meilleures conditions de travail aux étudiants que nous formons. Un portail de portails, un méta-portail en somme, le site vaut avant tout par l’effort d’organisation réalisé. Statistique exploratoire, Analyse de Données, etc. Catégorisation des techniques de fouille de données selon les objectifs d’une étude et le type des données.

Les ressources bibliographiques, les ressources en ligne, les logiciels et les serveurs de données. Deux exemples en marketing et catégorisation de textes. Estimation des probabilités avec le modèle multinomial complet. Evaluation de l’apprentissage, la matrice de confusion et les ratios associés. Schéma holdout : principe de partitionnement des données en échantillons  d’apprentissage  et de  test .

Construction d’un arbre de décision sur un jeu de données synthétique. Principaux points à considérer lors de l’induction d’un arbre de décision à partir de données. Les trois principales méthodes d’induction d’arbres proposés dans les logiciels. Les différences et les points communs.