econometrie

Pages: 150 (37379 mots) Publié le: 13 juillet 2014
Ricco Rakotomalala

Econométrie

La régression linéaire simple et multiple
Version 1.0

Université Lumière Lyon 2
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job: econometrie_regression

macro: svmono.cls

date/time: 7-Jun-2011/18:10

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Avant-propos

Lorsqu'on m'a demandé si je voulais assurer le cours d'économétrie enLicence L3-IDS (http://dis.

univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude.
D'une part une grande joie car c'est à travers l'économétrie que je suis venu au traitement statistique
des données. Lorsque j'ai vu un nuage de point avec une forme plus ou moins armée, et que j'ai
compris qu'on pouvait en déduire une liaison fonctionnelle représentée par unecourbe passant au milieu
de ces points, je me suis dit qu'il y avait là quelque chose de magique. Je trouvais formidable l'idée
que des données recèlent une vérité que l'on est capable de reconstituer ou bien, inversement, que l'on
s'imagine une certaine forme de vérité que l'on peut conrmer ou inrmer à travers des données observées,
totalement objectives. Par la suite, de l en aiguille, j'aidécouvert une très vaste littérature autour de
ces principes. Les appellations sont diérentes selon les cultures : on parle d'analyse de données, de data
mining, etc. Mais qu'importe nalement, pour ma part je sais très bien ce que je fais. Et ce qui était
initialement une sorte de loisir (ah,

procédures

statistiques...  )

le temps passé sur mon Thomson M05 à programmer des petitesest devenu mon métier.

D'autre part, je ressentais quand même un certaine inquiétude car c'était la première fois que je passais de l'autre côté de la barrière dans ce domaine. A priori, je connais bien la régression. Je l'ai beaucoup
étudiée jusqu'en DEA (l'équivalent d'un Master 2 Recherche de nos jours). Trouver mes repères ne devait
pas poser de problèmes particuliers. Mais comme la grandemajorité des étudiants (j'imagine), j'avais
surtout étudié dans l'optique de restituer, pour préparer les examens quoi (un peu pour la programmer aussi, d'où le logiciel REGRESS qui a près de 20 ans aujourd'hui, et qui est toujours en ligne 

http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/regress.html  même si, honnêtement, il doit y avoir très peu
d'utilisateurs je pense). Ici, l'aaire est autrementplus corsée. Il s'agit d'expliquer à d'autres personnes.
La diérence est énorme. C'est donc non sans inquiétude que j'ai sorti mes anciennes notes de cours
(entres autres les fameux polycopiés de Patrick Sylvestre-Baron de la Faculté de Sciences Économiques
de l'Université Lyon 2) et que j'ai fait l'acquisition de plusieurs ouvrages qui allaient me servir de base
de préparation.
1. La courbebleue tracée à une allure d'escargot au milieu des points verts (on n'avait droit qu'à 16 couleurs
en mode graphique), c'était jouissif !
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Avant-propos

Je me suis rendu compte que la régression linéaire est toujours aussi passionnante. Plus même, les
années post DEA passées à étudier lestechniques de Data Mining, en particulier l'apprentissage supervisé,
m'ont apporté un recul que je n'avais pas (quelques années en plus, il faut bien que ça serve à quelque
chose aussi). Tout de suite, j'ai pu raccrocher ce que je lisais à ce que je savais par ailleurs. Quand même, ils
avaient vraiment découvert beaucoup de choses ces économètres. Par exemple, pouvoir calculer une erreur
deprédiction en leave-one-out sans avoir à construire explicitement le modèle sur les (n − 1) observations
grâce au concept de

levier est tout bonnement fabuleux. En retour, j'ai mieux compris certains aspects

de l'apprentissage supervisé en étudiant les techniques économétriques. Bref c'est tout bonus. Ce travail
m'a d'ailleurs permis par la suite de monter mon cours de régression logistique, et...
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