Correction

1) Comment modéliser ces variables (quantitatives ou qualitatives) ?

2) Quelle méthode peut-il utiliser pour évaluer son modèle ?
Le gérant de la librairie ayant identifié plusieurs variables pouvant expliquer ses ventes, il peut utiliser un modèle de régression multiple.

3) Ecrire l'équation de ce modèle

VENTES = 10,6 + 2,5 BAC + 1,2 FETE 0,2 GON + 3,6 PUB

4) Quelles sont les variables significativement différentes de 0 ?
Les variables significatives sont celles dont le T statistique (T de Student) est supérieur au T lu dans les tables.
Ici ce sont les variables BAC, FETE et PUB.
Le fait que le terme constant ne soit pas significativement différent de 0 n'a pas d'importance.
Le coefficient de la variable GON n'est pas significativement différent de 0.

5) Que proposez-vous pour améliorer le modèle ?
On peut effectuer une sélection des variables explicatives par élimination progressive. Il s'agit d'éliminer les variables dont le coefficient de régression n'est pas significativement différent de 0.
On retire donc la variable GON dont le "T statistique" est inférieur au "T lu".
On refait alors la régression avec les variables BAC, FETE et PUB.

On peut aussi procéder avec une régression par étage.
Grâce aux coefficients de corrélation, on sélectionne la variable la plus fortement corrélée à la série à expliquer.
On effectue alors une régression et on en déduit la partie de la série qui reste encore non expliquée (le résidu).
Et on procède ainsi de suite jusqu'à ce que l'ajout de nouvelles variables explicatives détériore le modèle.