par l’estimation par régression linéaire de la forme</p></li>
</ul>
<p>$$
\hat{y_i} = \hat{\beta_0} + \hat{\beta_1} x_{i_1 T_1}^{p_1} + \hat{\beta_2} x_{i_2 T_2}^{p_2} + … + \hat{\beta_m} x_{i_m T_m}^{p_m} + \hat{\epsilon_i}<br />
$$</p>
<p>où : $T$<sub>$j$</sub> correspond aux périodes courante ou historique et $p$<sub>$j$</sub> sont les exposants. La variable $y$<sub>$j$</sub> à imputer est la variable dépendante du modèle, et les variables auxiliaires $x$<sub>$ij$</sub> sont les variables ind�