Colinéarité

situation, il n’est pas possible de mesurer l’impact séparé de chaque variable explicative sur la variable à expliquer. Dans notre cas, on a analysé les corrélations des items. Mais la matrice de corrélation ne suffit pas pour voir s’il existe une colinéarité, le « test » usuel est généralement l’observation de la faible qualité des résultats d’estimation. Pour l’estimation des paramètres du modèle de régression, nous avons choisi la méthode descendante de vraisemblance (voir Annexe 4). L’item A et E

l’impact de chaque variable explicative sur la variable dépendante. En utilisant cette spécification, nous nous exposons à deux problèmes possibles, celui de l'endogéniété des variables explicatives ou la causalité bidirectionelle et celui de la colinéarité, c'est à dire que plusieurs déterminants peuvent être fortement corrélés entre eux et l'inclusion d'un d'entre eux fait qu'il est inutile d'inclure l'autre. Pour le premier problème, son éventuelle existence peut conduire à des biais dans les estimations

numérateurs c' c a a sinon, pour comparer et , on remplace par le rapport égal ; d d b b c' a et sont dans le même ordre que c et c’. d b Compléments : Un prolongement vectoriel : On peut aussi établir graphiquement un lien entre la colinéarité des a c = (ad - bc = 0). vecteurs OM et ON et l’égalité b d 45 Pour un suivi en arithmétique 3. TESTER SI UN NOMBRE EST PREMIER Vers une démarche algorithmique : Nous cherchons si le nombre a admet au moins un diviseur d (différent

variables. L’application de la méthode des © Revue MODULAD, 2006 - 88 Numéro 35 moindres carrés ne pose plus de problème sauf parfois d’ordre numérique, compte tenu du nombre fini de chiffres utilisés dans les calculs et d’effets de quasi-colinéarité (le fait que deux ou plusieurs des variables explicatives aient entre elles une relation presque linéaire). La qualité globale du 2 modèle est mesurée par le coefficient de détermination noté R qui représente la proportion de la variance de y expliquée

climatiques. Elle a été également appliquée aux différentiels de salaire, mais n'a donné que des résultats mitigés dans ce cas. Cette méthode nécessite beaucoup de données et de soins dans les spécifications économétriques pour éviter les écueils de la colinéarité des variables. F. Les autres méthodes d'évaluation 7. Les coûts de déplacement m. Présentation Très utilisée dans l'évaluation des avantages de l'environnement en matière de bases de loisirs et de sites naturels, aussi

climatiques. Elle a été également appliquée aux différentiels de salaire, mais n'a donné que des résultats mitigés dans ce cas. Cette méthode nécessite beaucoup de données et de soins dans les spécifications économétriques pour éviter les écueils de la colinéarité des variables. F. Les autres méthodes d'évaluation 7. Les coûts de déplacement m. Présentation Très utilisée dans l'évaluation des avantages de l'environnement en matière de bases de loisirs et de sites naturels, aussi

modèles peuvent conduire à une surestimation de la probabilité d’utiliser un bus et à une sous-estimation de la probabilité d’utiliser la voiture. 166 Nous n’avons pas retenu les dettes totales comme dénominateur afin d’éviter tout problème de colinéarité. Nous considérons que plus la variance des dettes bancaires sur actif total par rapport aux dettes bancaires sur dettes totales est grande, plus les résultats seront significatifs : effectivement, les dettes bancaires sur actif total montrent

régression logistique s'appuie sur des hypothèses de relation entre le financement et ses déterminants (critères). Toutefois, il ne s'agit en aucun cas d'un lien causal (Morgan et al, 2003). En outre, les critères ne doivent pas présenter un problème de colinéarité. § Le modèle de prédiction des critères de financement auprès de la BTS est estimé à partir des entrées des différents critères. Les résultats fournissent ainsi des analyses à l'aide des statistiques suivantes : 1. Les observations totales, sélectionnées

Tableau 33 Variables significatives des étapes du modèle de régression logistique à l'aide de la méthode Forward Stepwise........................................................................................ 143 Tableau 34 Test de colinéarité .............................................................................................................. 145 Tableau 35 Variables significatives du modèle de régression final à l’aide de la méthode Enter ...........................

protéines sont tronquées, l'extrémité COOH est prématurée.Yanofsky peut donc construire une carte des effets des mutations dans la séquence protéique et la confronter à la carte génétique des mutations. La figure ci-dessus montre une extraordinaire colinéarité entre les deux. Ceci suppose que la structure primaire de toute protéine soit spécifiée par un "gène", soit une séquence d'ADN. * Remarque : extraordinaire ne veut pas dire parfaite quant aux distances, il faut bien comprendre la différence technique