Régression

Gretl logiciel libre Gretl (GNU Regression, Econometrics and Time Series Library) est un logiciel de statistiques qui peut être utilisé en ligne de commande ou au travers d'une interface graphique qui séduira les débutants en économétrie. Gretl permet de faire des graphiques, voir les statistiques descriptives des variables, mener des regressions «simples», faire des tests. Gretl est un logiciel libre (licence GPL) et gratuit qui s'apparente dans l'esprit à E-Views. Il présente donc à la fois

nulle est que tous les coefficients de la régression des résidus au carré sont nuls, i.e. les variables du modèle n’expliquent pas la variance observée donc il y a homoscédasticité. L’hypothèse alternative est l’hypothèse d’hétéroscédasticité. Ainsi, si on rejette l’hypothèse nulle (« p-value » < alpha), on peut conclure à la présence d’hétéroscédasticité. Stata affiche toujours le « p-value » du test F de « overall significance » lorsqu’il effectue une régression. C’est exactement le test qui nous intéresse

M1 EBF  TD de Techniques quantitatives 2008/2009 S.Turolla Note 2 - Modèle de régression linéaire simple Soit le modèle de régression linéaire suivant : y i = β 1 + β 2 x i + εi i = 1, . . . , n 1 Hypothèses sur le modèle de régression linéaire simple H.1 Linéarité : La relation entre la variable expliquée yi et la variable explicative xi est linéaire H.2 Exogénéité de la variable explicative : La variable explicative n'intervient pas dans la prédiction des εi E [εi |xi ,

série chronologique est LA PREVISION. Aucun modèle ne correspond exactement à la réalité. Il est impossible de prévoir parfaitement le devenir d’une série temporelle. Il existe plusieurs modèles utilisables: La Modélisation Les modèles de régression, comme par exemple: x t = α 1t 2 + α 2 t + α 3 + ε t , t = 1, 2 ,......... ........ n . Les lissages exponentiels qui sont très simple à mettre en œuvre. Les modèles de type ARMA qui consistent à modéliser le résidu et qui sont des méthodes

position et de dispersion Indices statistiques : indices simples et synthétiques Statistiques doubles : régression linéaire, modèles non linéaires Séries chronologiques : tendance générale, coefficients saisonniers, prévisions Basic command of Statistics : One-variable Statistics : measures of summary and variability Index numbers : simple and aggregate Two-variable Statistics : linear regression, nonlinear models Time Series : trend, seasonal indices, forecasting OBJECTIFS (5 objectifs max

C: Outputs of Minitab Regression analyses .................................................................. 109 Minitab regression analysis from the original database by Bartlett and Youd (1992)...............109 Minitab regression analysis for FFGS6-A model ...................................................................... 111 Minitab regression analysis for model FF6-A ........................................................................... 113 Minitab regression analysis for model GS6-A

étant dit, dans notre cas, la relation que nous étudions entre les deux variables est considérée comme étant forte , car le r, étant de 0.9776, est significativement proche de 1. Partie B : Régressions d) Droite de régression linéaire ⇒ y = ax + b ⇒ y = 1,3443x + 3,4911 e) Si y = 1,3443x + 3,4911, alors 1,3443 * 100 + 3,4911 = 137,9211 (en minutes) f) g)

Affichage graphique (Exemple 2) • Affichage de graphe à table • Affichage de graphe dynamique • Table numérique de Table et Graphe • Exemple de graphe de divergence/convergence de formule de récurrence iii • Exemple de graphe de régression statistique couleur • Lorsque vous tracez un graphe ou mettez un programme en route, les textes de commentaires apparaissent normalement en bleu, mais vous pouvez changer la couleur du texte et choisir l’orange ou le vert. Exemple: Tracer

------------------------------------------------- Corrélation ? Régression Deux techniques statistiques concernant la relation entre deux variables : corrélation et régression. Ces 2 techniques s’avèrent quelques fois difficile à bien différencier dans la pratique : * Si vous désirer obtenir une statistique lui indiquant le degré de la relation entre deux variables X, Y on parlera de corrélation * Si vous cherchez davantage à prédire une variable Y en fonction d’une variable X, on utilisera le terme régression La démarche consistera

des conséquences statistiques de la situation de non cointégration entre variables non stationnaires, c’est-à-dire la situation de régression fallacieuse (Phillips et Moon, 1999). Ainsi, cet enrichissement de l’analyse lié au passage en panel nécessite que soit posé un certain nombre de définitions, de notions ou de concepts propres à la cointégration et la régression fallacieuse en panel. Ce sera précisément l’objet des deux premières sections de cet article. Les deux sections suivantes visent à