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Universit´e de Nantes – UFR des Sciences et Techniques
D´epartement de Math´ematiques
Master 2 Ing´enierie math´ematique 2015-2016
TD de R´egression
Analyse bivari´ee
Ex 1. Lien entre 2 variables quantitatives : le coefficient de corr´elation lin´eaire
On consid`ere deux ´echantillons de nvariables (X1, . . . , Xn) et (Y1, . . . , Yn).
On rappelle les r´esultats suivants :
– la densit´e d’une loi de Student `a kdegr´es de libert´e T(k) vaut
f(x) = 1
√kπ
Γ(k+1
2)
Γ(k
2)1 + x2
k−k+1
2
, x ∈R.
– La fonction bˆeta B(x, y) est d´efinie pour tous x, y par B(x, y) = R1
0tx−1(1 −t)y−1dt.
On a B(x, y) = B(y, x) et B(x, y + 1) = y
x+yB(x, y).
1) Rappeler la d´efinition de la corr´elation lin´eaire empirique Rentre les deux ´echan-
tillons pr´ec´edents.
On suppose dans la suite de l’exercice que les couples (Xi, Yi), i= 1, . . . , n, sont i.i.d
suivant une loi normale, et on note ρla corr´elation th´eorique entre X1et Y1. On admet
que dans ce cas, et sous l’hypoth`ese H0:ρ= 0, √n−2R/√1−R2∼T(n−2).
2) En d´eduire que sous H0la densit´e de Rest f(r) = B(1
2,n−2 2)−1(1 −r2)n−4
2,r∈
[−1,1].
3) Montrer que sous H0,E(R) = 0 et V(R) = 1/(n−1).
4) En admettant que pour nsuffisamment grand, la loi de R peut ˆetre approch´ee
par une loi gaussienne, en d´eduire une r´egion critique pour tester H0:ρ= 0 au niveau
α∈]0,1[.
Ex 2. Lien entre 2 variables quantitatives : le coefficient de corr´elation de Spearman
On consid`ere deux ´echantillons de nvariables (X1, . . . , Xn) et (Y1, . . . , Yn). On note
(r1, . . . , rn) (resp. (s1, . . . , sn)) les rangs des variables Xi(resp. Yi) dans chaque ´echan-
tillon. On suppose qu’il n’y a pas d’ex-aeaquo, de telle sorte que les rangs vont de 1 `a n.
On rappelle que la corr´elation de Spearman RSentre les ´echantillons (X1, . . . , Xn) et
(Y1, . . . , Yn) correspond `a la corr´elation lin´eaire entre leurs rangs.
1) Donner la formule d´efinissant RS.
2) Montrer que la moyenne empirique de l’´echantillon (r1, . . . , rn) vaut (n+ 1)/2 et
que sa variance empirique vaut (n2−1)/12.
3) En d´eduire que RS=n−1Pn
i=1 risi−(n+1)2/4
(n2−1)/12 .
4) Soit di=ri−si. Montrer que Pn
i=1 risi=n(n+ 1)(2n+ 1)/6−1/2Pn i=1 d2
i.
5) En d´eduire que
RS= 1 −6Pn
i=1 d2
i
n(n2−1).

Ex 3. Lien variable quantitative/variable qualitative : comparaison de kmoyennes
On consid`ere un ´echantillon de nvariables ind´ependantes (X1, . . . , Xn). On suppose que
cet ´echantillon est compos´e de ksous-populations (correspondant aux kclasses d’un fac-
teur).
Pour tout i= 1, . . . , k, on note nile nombre d’individus dans la sous-population i, et
(Xi
1, . . . , Xi ni) les ´el´ements de (X1, . . . , Xn) associ´es `a la population i. Ainsi n=Pk
i=1 ni
et (X1, . . . , Xn) = ∪n
i=1(Xi 1, . . . , Xi ni).
On suppose que pour i= 1, . . . , k, les variables(Xi
1, . . . , Xi ni) sont identiquement distri-
bu´ees selon une loi normale d’esp´erance µiet de variance σ2inconnues (on suppose donc
que la variance est la mˆeme quelle que soit la sous-population i).
1) Pour k= 2, proposer une proc´edure pour tester H0:µ1=µ2contre H1:µ16=µ2
au niveau α∈]0,1[.
On suppose `a pr´esent kquelconque et on pourra utiliser le r´esultat suivant.
Rappel :
– Si Y1∼χ2(p),Y2∼χ2(q), et Y1et Y2sont ind´ependantes, alors Y1+Y2∼χ2(p+q)
– R´eciproquement, si Y=Y1+Y2et Y∼χ2(r),Y1∼χ2(p),p<r, alors Y2est
ind´ependante de Y1et Y2∼χ2(r−p).
2) Montrer que
S2
T=S2 inter +S2 intra,
o`u S2
T=1
nPn
l=1(Xl−X)2repr´esente la variance totale de l’´echantillon ;
S2
inter =1
nPk
i=1 ni(Xi−X)2la variance interclasses (entre les sous-populations) ;
S2
intra =1
nPk
i=1 niS2
i, o`u S2 i=1
niPni
j=1(Xi
j−Xi)2, la variance intraclasses (moyenne des
variances dans chaque sous-population).
3) Quelle est la loi de niS2
i/σ2? En d´eduire que nS2 intra/σ2∼χ2(n−k).
4) Sous l’hypoth`ese H0:µ1=··· =µk, quelle est la loi de nS2
T/σ2? En d´eduire la
loi de nS2
inter/σ2sous H0.
5) En d´eduire la loi de S2
inter /(k−1)
S2
intra /(n−k)sous H0et une r´egion critique pour tester H0au
niveau α∈]0,1[. Comparer avec la premi`ere question pour k= 2.
Pour quantifier le lien entre une variable quantitative Xet une variable qualitative Q
`a kmodalit´es, on calcule parfois ˆη2=S2
inter
S2
T, qui estime η2=V(E(X|Q))/V (X).
6) Montrer que 0 ≤η2≤1 et que 0 ≤ˆη2≤1. A quoi correspond les cas η2= 0 et
η2= 1 ? Formuler l’hypoth`ese H0ci-dessus en fonction de η2et exprimer la r´egion critique
du test en fonction de ˆη2.
Ex 4. Lien entre 2 variables qualitatives
On consid`ere deux variables qualitatives Q1et Q2ayant respectivement Iet Jmodalit´es.
On rel`eve sur un ´echantillon de nindividus le nombre d’individus appartenant `a chacune
des modalit´es crois´ees de (Q1, Q2), ce que l’on r´esume dans un tableau de contingence.
Comment tester l’ind´ependance de Q1et Q2`a l’aide de ce tableau au niveau α∈]0,1[ ?
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D´epartement de Math´ematiques
Master 2 Ing´enierie math´ematique 2015-2016
TD de R´egression
Ex 5. Moyenne empirique
Soit z1, ..., zndes observations d’une variable Z.
1) D´eterminer la valeur de ˆmqui minimise la distance quadratique S(m) = Pn
i=1(zi−
m)2.
2) La quantit´e ˆmcorrespond `a l’estimation par moindres carr´es ordinaires dans un
mod`ele de r´egression lin´eaire : Y=Xβ +. Pr´eciser ce que valent Y,X,βet .
3) Retrouver le r´esultat de la premi`ere question `a partir de la formule g´en´erale de
l’estimateur des moindres carr´es : ˆ β= [X0X]−1X0Y.
Ex 6. Reconnaˆıtre un mod`ele de r´egression lin´eaire
Les mod`eles suivants sont-ils des mod`eles de r´egression lin´eaire ? Si non, peut-on appliquer
une transformation pour s’y ramener ? Pour chaque mod`ele de r´egression lin´eaire du type
Y=Xβ +, on pr´ecisera ce que valent Y,X,βet .
1) On observe (xi, yi), i = 1, ..., n li´es th´eoriquement par la relation yi=a0+a1xi+
i, i = 1, ..., n. o`u les variables isont centr´ees, de variance σ2et non-corr´el´ees. On d´esire
estimer a0et a1.
2) On observe (xi, yi), i = 1, ..., n li´es th´eoriquement par la relation yi=a1xi+a2x2
i+
i, i = 1, ..., n. o`u les variables isont centr´ees, de variance σ2et non-corr´el´ees. On d´esire
estimer a1et a2.
3) On rel`eve pour diff´erents pays (i= 1, ..., n) leur production Pi, leur capital Ki,
leur facteur travail Tiqui sont th´eoriquement li´ees par la relation de Cobb-Douglas P=
α1Kα2Tα3. On d´esire v´erifier cette relation et estimer α1,α2et α3.
4) Le taux de produit actif ydans un m´edicament est suppos´e ´evoluer au cours du
temps tselon la relation y=β1e−β2t. On dispose des mesures de ntaux yieffectu´es `a n
instants ti. On d´esire v´erifier cette relation et estimer β1et β2.
5) Mˆeme probl`eme que pr´ecedemment mais le mod`ele th´eorique entre les observations
s’´ecrit yi=β1e−β2ti+ui,i= 1, . . . , n, o`u les variables uisont centr´ees, de variance σ2et
non-corr´el´ees.
Ex 7. R´egression simple
On consid`ere le mod`ele de r´egression lin´eaire simple o`u l’on observe nr´ealisations (xi, yi), i =
1, ..., n d’un couple de variables al´eatoires li´ees par la relation
yi=β0+β1xi+i, i = 1, ..., n.
On suppose les variables icentr´ees, de variance σ2et non-corr´el´ees.
1) Ecrire le mod`ele sous forme matricielle.

2) De quel probl`eme de minimisation l’estimateur des moindres carr´es ˆ β= ( ˆ β0,ˆ β1)
est-il la solution ?
3) Calculer ˆ βen r´esolvant directement le probl`eme de minimisation pr´ec´edent et
v´erifier la formule ˆ β= [X0X]−1X0y.
4) Calculer var( ˆ β) en utilisant la formule pr´ec´edente et en d´eduire var( ˆ β0), var( ˆ β1)
et cov( ˆ β0,ˆ β1).
5) Montrer que la moyenne empirique des r´esidus ˆiest nulle.
6) Calculer la matrice de variance-covariance du vecteur de r´esidus ˆet du vecteur
des valeurs estim´ees ˆy.
Ex 8. R´egression simple avec bruit gaussien
On se place dans le mˆeme mod`ele que pour l’exercice pr´ec´edent, mais on suppose main-
tenant que les isont iid de loi normale N(0, σ2) o`u σ2est inconnue.
1) Quelle est la vraisemblance de l’´echantillon (y1, . . . , yn) ?
2) Calculer les estimateurs du maximum de vraisemblance de β0, β1et σ2. Comparer
ces estimateurs avec les estimateurs des moindres carr´es.
3) Dans cette question, on suppose pour simplifier que β0et σ2sont connus. Montrer
que l’estimateur de β1pr´ec´edent est efficace.
4) D´eterminer la loi des estimateurs ˆ β0,ˆ β1.
5) Justifier l’´ecriture : ˆσ2=1
nk(I−X[X0X]−1X0)k2. En d´eduire la loi de ˆσ2.
6) En d´eduire des intervalles de confiance pour β0et β1de niveau α∈]0; 1[.
7) On observe un nouveau point xn+1 et on cherche `a pr´edire la valeur yn+1 =
β0+β1xn+1 +n+1. Donner la loi de l’erreur de pr´ediction e=yn+1 −ˆyn+1 bas´ee sur le
mod`ele de r´egression. En d´eduire un intervalle de confiance pour yn+1.
Ex 9. Convergence des estimateurs
On sait que si X=1,...,1
x1, . . . , xn0
, alors en notant xn=n−1Pn
i=1 xi,
(X0X)−1=1
Pn
i=1(xi−xn)21
nPn
i=1 x2
i−xn
−xn1
1) On a observ´e un ´echantillon i.i.d de couples (xi, yi), i= 1, . . . , n. On suppose le
lien suivant : yi=β0+β1xi+i, o`u les variables isont i.i.d, centr´ees, de variance σ2. Les
r´egresseurs xisont suppos´es ici al´eatoires et de carr´e int´egrable. On note = (1, . . . , n)0,
β= (β0, β1)0et ˆ βl’estimateur de βpar MCO. On suppose que Xet sont ind´ependants.
a) Exprimer ˆ β−βen fonction des vecteurs Xet .
b) En d´eduire que ˆ βconverge presque sˆurement vers βlorsque n→ ∞.
2) Lors d’une exp´erience chimique, on observe la teneur d’un certain produit `a dif-
f´erents instants r´eguliers allant de 1 `a n. Le r´esultat `a l’instant iest not´e yi. On suppose
le lien temporel suivant : yi=β0+β1i+i,i= 1, . . . , n, o`u les variables irepr´esentent
les erreurs de mesures. Elles sont suppos´ees al´eatoires, centr´ees, de variance σ2et non
corr´el´ees. Soit ˆ βl’estimateur de βpar MCO.
a) Calculer V ar(ˆ β) et donner sa limite lorsque n→ ∞.
b) En d´eduire le comportement asymptotique en moyenne quadratique de ˆ β0et ˆ β1.
4

3) On se place sous les mˆemes hypoth`eses que la question pr´ec´edente mais on suppose
cette fois-ci que le lien temporel est : yi=β0+β1/i +i,i= 1, . . . , n.
a) Calculer V ar(ˆ β) et donner sa limite lorsque n→ ∞.
b) En d´eduire le comportement asymptotique en moyenne quadratique de ˆ β0et ˆ β1.
Ex 10.
Nous souhaitons exprimer la hauteur yd’un arbre en fonction de son diam`etre x`a 1m30 du
sol. Pour cela, nous avons mesur´e 20 couples diam`etre-hauteur et les r´esultats ci-dessous
sont disponibles :
x= 34.9, y = 18.34,1
20
20
X
i=1
(xi−x)2= 28.29,
1
20
20
X
i=1
(yi−y)2= 2.85,1
20
20
X
i=1
(xi−x)(yi−y)=6.26
1) On note ˆy=ˆ β0+Xˆ βl’estimation de la droite de r´egression. Donner l’expression
de ˆ β0et ˆ β1en fonction des statistiques ´el´ementaires ci-dessus. Calculer ˆ β0et ˆ β1.
2) Donner une mesure de qualit´e d’ajustement des donn´ees au mod`ele. Exprimer
cette mesure `a l’aide des statistiques ´el´ementaires. Calculer et commenter.
3) Tester H0:βj= 0 contre H1:βj6= 0 pour j= 0,1. Commenter.
Ex 11. Th´eor`eme de Gauss-Markov
On consid`ere un mod`ele de r´egression lin´eaire multiple
y=Xβ +,
o`u β∈Rk,Xest une matrice de taille n×ket est un vecteur al´eatoire de taille n,
centr´e et de matrice de covariance σ2I(Iest la matrice identit´e). On veut montrer que
l’estimateur des moindres carr´es ˆ βest l’estimateur lin´eaire sans biais de variance minimale,
c’est-`a-dire, pour tout estimateur lin´eaire sans biais ˜ β, var( ˜ β)−var( ˆ β) est semi d´efinie
positive.
1) On pose ˜ β=My o`u Mest une matrice de taille k×n. Montrer que si ˜ βest sans
biais, alors XM =I.
2) Montrer que ˆ βet ( ˜ β−ˆ β) sont non-corr´el´es.
3) Calculer la variance de ˜ βen ´ecrivant ˜ β=ˆ β+ ( ˜ β−ˆ β). Conclure.
Ex 12. Estimateur de la variance r´esiduelle
On se place dans le mˆeme cadre que dans l’exercice pr´ec´edent. On cherche `a montrer que
l’estimateur de σ2
ˆσ2=1
n−kky−Xˆ
βk2
est sans biais.
1) Montrer que (n−k)ˆσ2= Tr(0(I−ΠX)) o`u Tr d´esigne la trace et ΠX=
X[X0X]−1X0est la matrice de projection orthogonale sur l’espace engendr´e par les co-
lonnes de X.
2) En utilisant la lin´earit´e de la trace et le fait que Tr(AB) = Tr(BA), montrer que
(n−k)E(ˆσ2) = Tr(E((I−ΠX)0)).
3) Conclure.
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