Statistique approfondie
Cours de statistique approfondie Niveau : 3ème année Pr. A.Amine
Pr. A.Amine
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Statistique approfondie
A travers ce chapitre, on va essayer de répondre à un ensemble de questions Econométrie ? Modèle ? Les principes de base d'une régression linéaire ? Les méthodes mathématiques appliquées dans une régression linéaire des données statistiques ? Comment juger statistiquement la fiabilité d'un modèle économétrique ? Comment interpréter les résultats et les indicateurs d'une régression linéaire ? Logiciels utilisés par les statisticiens ? Précision: L'économétrie c'est la mesure statistique des grandeurs de l'économie. La notion du modèle : Un modèle est une représentation formalisée d'un phénomène complexe sous forme de variables quantitatives. Exemple : le modèle économétrique de Keynes, la consommation est en fonction du revenu, mathématiquement : Y=aR+b Les traits les plus marquants d'une réalité complexe. Ex: dans une unité aux U.S.A durant les années 80 le prof james becker (prix nobel 1992) a étudié le phénomène de la criminologie dans la ville de Chicago à une seule questions: quelles sont les variables qui poussent certains américains a commettre des crimes? Les études du prof répondent : le crime est en fonction des causes économiques .Une image virtuelle proche de la réalité.
La modélisation
C'est l'action de réaliser et de concevoir un modèle en économétrie concevoir un modèle obéit à un raisonnement scientifique.
Les étapes de la modélisation
Observer: en se basant sur les théories, les études, les travaux, les rapports qui ont analysé le phénomène. Formaliser : considère les variables qui expliquent et représentent le phénomène et faire les hypothèses de travail. Vérifier : si les variables et les hypothèses formulées, retenues sont proches de la réalité du phénomène étudié. Elaborer : un modèle susceptible d'expliquer le phénomène étudié.
Pr. A.Amine
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Statistique approfondie Tester un modèle :