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Introduction aux modèles multivariés

Abonné(s): Sirine D

Introduction aux modèles multivariés

Messagepar Sirine D » 06 Nov 2022, 12:59

Salut, j'aurai besoin d'un renseignement concernant le cours : "introduction aux modèles multivariés"

Il est dit à propos de l'interprétation de la régression linéaire, pour les test de la pente à 0 que sous H0 et si les conditions sont respectées, la statistique t0 =(b-B)/racine de sb au carre suit une loi de Student à n_2ddl avec L(Y/X) >N , V(Y/X) const pour tout X ET AX donné, Yi indépendants, hors je ne comprends pas q quoi correspond ses valeurs. (L(Y/X) >N....)

Merci d'avance ;)
Sirine D
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Re: Introduction aux modèles multivariés

Messagepar Sap1ens » 28 Nov 2022, 17:24

Salut Sirine,

D’abord désolé pour la réponse tardive, j’ai du faire quelques recherches parce que je n’avais pas tous les points d’autant plus que le prof n’utilise pas les mêmes notations et ne précise pas tellement.

Test hypothèse.png


L(Y/X) tend vers N. Plusieurs choses mais je pense qu’il veut définir la Loi de Student et dire qu'elle tend vers une loi normale.

Capture d’écran 2022-11-28 à 15.54.43.png


Lorsque k est grand, la loi de Student va se rapprocher d’une loi Normale centrée réduite.

V(X/Y) constantes pour tout X. V pour variance. Ça fait surement référence aux conditions sur les erreurs qu’on va considérer comme des variables indépendantes, de même loi, centrées et de même variance.

à X donné, Yi indépendants : pour ça regarde le graphique pour chaque X tu vas trouver plusieurs Yi qui sont indépendants entre eux mais qui dépendent de X. C’est à partir d’eux qu’on va trouver l’erreur individuelle.

Capture d’écran 2022-11-28 à 16.16.13.png


Je ne sais pas si ça va t'aider, mais vraiment, ne te prends pas la tête avec ça, le prof ne développe pas plus que ça
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