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Méthodes prédictives Discussion :

régression linéaire multiple


Sujet :

Méthodes prédictives

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut régression linéaire multiple
    Bonjour tout le monde

    Mon problème : j'ai un ensembles de points sous la forme (x,y,z) dans un espace E et je veux trouver une équation qui passe approximativement par tous ces points .
    je veux utiliser la régression linéaire multiple mais j'arrive pas à distinguer entre les variables explicatives et celles à expliquer.
    j'ai trouvé ce cours http://nte-serveur.univ-lyon1.fr/imm...%20partie).pdf
    mais ça m'a pas beaucoup aidé.

    merci

  2. #2
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    Citation Envoyé par azertyuio Voir le message
    Mon problème : j'ai un ensembles de points sous la forme (x,y,z) dans un espace E et je veux trouver une équation qui passe approximativement par tous ces points .
    je veux utiliser la régression linéaire multiple mais j'arrive pas à distinguer entre les variables explicatives et celles à expliquer.
    une equation qui passe par des points ?

    Tu veux dire que tu cherches une ligne qui modélise le mieux ton ensemble de points ?
    ALGORITHME (n.m.): Méthode complexe de résolution d'un problème simple.

  3. #3
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    Citation Envoyé par pseudocode Voir le message
    une equation qui passe par des points ?

    Tu veux dire que tu cherches une ligne qui modélise le mieux ton ensemble de points ?
    enfaite je cherche une équation d'un plan où je trouve tous ces points.

  4. #4
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    Citation Envoyé par azertyuio Voir le message
    enfaite je cherche une équation d'un plan où je trouve tous ces points.
    Ah. dans ce cas, tu peux essayer une méthode de minimisation comme les moindres carrés linéaires (Linear Least squares).

    Il y a plein de tutoriel sur internet qui expliquent cette méthode, et j'ai posté un exemple en java dans la rubrique 'contribuez'.
    ALGORITHME (n.m.): Méthode complexe de résolution d'un problème simple.

  5. #5
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    Citation Envoyé par pseudocode Voir le message
    Ah. dans ce cas, tu peux essayer une méthode de minimisation comme les moindres carrés linéaires (Linear Least squares).

    Il y a plein de tutoriel sur internet qui expliquent cette méthode, et j'ai posté un exemple en java dans la rubrique 'contribuez'.
    merci pseudocode )
    je vais voir la méthode les moindres carrés linéaires (Linear Least squares).

    mais à propos la rubrique 'contribuez' j'arrive pas à la trouver
    si tu peux me donner le lien où je trouve ton exemple. merci

  6. #6
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    j'ai trouvé ce lien
    http://www.developpez.net/forums/d37...mes-lineaires/
    j'espere que je me suis pas trompé.

  7. #7
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    Citation Envoyé par azertyuio Voir le message
    mais à propos la rubrique 'contribuez' j'arrive pas à la trouver
    si tu peux me donner le lien où je trouve ton exemple. merci
    C'est ici : http://www.developpez.net/forums/d37...mes-lineaires/
    ALGORITHME (n.m.): Méthode complexe de résolution d'un problème simple.

  8. #8
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    Salut!
    une équation qui passe approximativement par tous ces points
    On se croirait dans un film de science-fiction: une équation qui, telle un vaisseau spatial, traverse un nuage de points!

    Est-ce tu ne chercherais pas plutôt l'équation d'une droite (s'il s'agit réellement d'une régression linéaire)?

    En outre, il serait important de savoir si tes points correspondent à une fonction z(x,y) de deux variables x et y ou si les trois variables x, y et z sont indépendantes.

    Jean-Marc Blanc

  9. #9
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    Par défaut regression linéaire multiple
    bonjour à tous

    voila j'ai un probleme avec un exercice sur les régression linéaire multiple:

    on m'a donné comme variables explicatives:
    -ppt= nbre de personne par tv
    -ppd= nbre de personne par docteur

    variables expliquées
    -y = espérance de vie totale
    -ym= espérance de vie chez les hommes
    -yf= espérance de vie chez les femmes

    et dans un premier temps j'essaye de tracer la droite de régression linéaire de y en fonction de ppt et ppd. et voici mon code

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
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    35
     
    ppd = [370;6166;684;449;643;1551;616;36660;403;346;2471;7427;2992;233;609;7615;370;1066;600;4873;3485;2364;1016;1062;480;559;259;1340;275;12550;965;4883;1189;226;611;404;576;3096];
     
    ppt = [4;315;4;1.7;8;5.6;15;503;2.6;2.6;44;24;23;3.8;1.8;96;90;4.9;6.6;21;592;73;14;8.8;3.9;6;3.32;11;2.6;23;3.2;11;5;3;3;1.3;5.6;29];
     
    y = [70.5;53.5;65;76.5;70;71;60.5;51.5;78;76;57.5;61;64.5;78.5;79;61;70;70;72;64.5;54.5;56.5;64.5;64.5;73;72;69;64;78.5;53;75;68.5;70;70.5;76;75.5;74.5;65];
     
    ym = [74;5;68;80;72;74;61;53;82;79;58;59;65;82;82;63;73;73;76;66;56;57;67;67;77;75;74;67;82;54;78;71;72;75;79;79;78;67];
     
    yf = [67;54;62;73;68;68;60;50;74;73;57;59;64;75;76;59;67;67;68;63;53;56;62;62;69;69;64;61;75;52;72;66;68;66;73;72;71;63];
     
    x=size(ppd)
    for i=1:1:38
        j =1;
        t(1,i) = j;
        unt=t';
    end
     
    X = [unt ppd ppt]
    [a,b]=size(X);
    ymoy = mean(y)
    B= [/I]y-ymoy
    %xmoy = mean(mean(X))
    A= inv(X'*X)*(X'*y)
    Yo= X*A + B   %A(1)+X(:,2)*A(2)+X(:,3)*A(3)
    plot(Yo,'r+')
    figure
    plot(ppt,y)
    figure
    plot(ppd,y)
    figure
    SCT = dot((y-ymoy),(y-ymoy))
    SCE = dot((y-Yo),(y-Yo))
    SCM = dot((Yo-ymoy),(Yo-ymoy))
    R= SCM/SCT
    le problème c'est que j'obtiens R=2.3201 ce qui n'est pas normal car il doit etre inférieure à 1 et en plus j'obtiens une courbe assez bizarre.

    1) en gros la régression linéaire multiple fonctionne comme la régression simple à la seule différence qu'on a plusieurs variables explicatives?

    2) faut il aussi retirer à la matrice X sa moyenne comme dans le cas de la régression simple?

  10. #10
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    Citation Envoyé par stebio l'artiste Voir le message
    1) en gros la régression linéaire multiple fonctionne comme la régression simple à la seule différence qu'on a plusieurs variables explicatives?
    bonsoir,
    je suis désolée pour le retard de ma réponse j'étais un peu occupée.
    alors pour ta question oui c'est ça

    mais pour le reste de ton problème il me semble logique ce que t'as fait et j'arrive pas à trouver l'erreur.

    bon courage

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