Spécification des modèles linéaires et non-linéaires dans l’inférence statistique (régression linéaire et non-linéaire)

Abstract

Ce travail est consacré à l'étude des modèles statistiques linéaires et nonlinéaires, la régression spécifiquement linéaire et modèle non linéaire, parce que l'étude de ces modèles nous permettent d'estimer et de prédire les valeurs futures basées sur des données complètes pour trouver des solutions appropriées en cas de problème. Pour cela, nous utiliserons deux modèles d'estimation, la régression linéaire et non linéaire, Le premier modèle est régression simple et le deuxième est multirégression , comment estimer cet modèles à partir des données complètes, le second concerne appréciées par régression non linéaire, avec des applications expérimentales pour chacun des deux modèles.

This work is devoted to the study of linear and nonlinear statistical models, specifically linear and nonlinear regression model, because the study of these models enables us to estimate and predict future values based on complete data to find appropriate solutions in the event of a problem. For this we will use two models of estimation, linear and nonlinear regression. The first model relates to the simple and multiple regression and how to estimate using them from complete data. The second relates to estimation by nonlinear regression, with experimental applications for both model