Test de Fisher

JECO : Irving Fisher : Piège du désendettement. Mot d'ordre aujourd'hui: désendetter les etats, le plus vite possible pour retrouver la croissance. Passe par des ajustements structurels (imposés à la Grèce, l'Espagne, Italie) P. Moscovici a insisté sur le caractère insoutenable de la dette. Ce désendetetement drastique est il la bonne recette pour retrouver la croissance ? A cet égard cela semble intéressant d'étudier les travaux d'I. Fisher. Qui a longtemps étudier la crise des années 30. Dans

lequel on sait avec une probabilité satisfaisante que la valeur du paramètre s’y trouve. Nous utiliserons, en dernier, des données artificielles (par simulation) pour montrer comment mettre en œuvre des tests sous logiciel R: le test d’égalité de moyennes et le test d’égalité de variances. 3 Chapitre I: l’estimation ponctuelle I. Introduction : Le but de la théorie de l’estimation et de choisir, parmi toutes les statistiques possible, le meilleur estimateur. C’est-à-dire celui qui

Estimation des paramètres . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Tests sur le modèle de régression linéaire . . . . . . . . . . 1.4.1 Vérification des hypothèses du modèle linéaire . . . 1.4.1.1 Normalité et homoscédasticité des résidus 1.4.1.2 Test de non corrélation des résidus . . . . 1.4.2 Tests de la nullité des paramètres du modèle . . . . . 1.4.3 Analyse de variance de la régression . . . . . . . . . 1.5 Prédiction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6 Détection

des statistiques pivotales, c’est-à-dire des statistiques dont on connait la loi asymptotique, qui permettent de tester des contraintes sur les coefficients, en particulier leur nullité. On obtient à chaque fois une statistique asymptotiquement , on compare donc les valeurs obtenues aux quantiles du Avec I est la matrice d’information de fisher. Remarque : L'information de Fisher est quant à elle définie comme la variance associée à ce maximum :

résultats ? pour quel bilan commercial ? I Les modalités de mise en place du test de vente d’une gamme de produits à base de viande halal. 1/ Historique du test Quick a introduit de la viande halal dans un restaurant test à Toulouse en juillet 2009 dans le quartier du Mirail, après avoir constaté le succès de restaurants concurrents proposant des produits halal. Devant la réussite de cette opération, Quick a lancé le test à plus grande échelle sur 7 restaurants sélectionnés sur une grille de 3

(qui peuvent ˆtre des entreprises, e e des individus, des pays, etc) pour une date donn´e, pour mieux comprendre ce qui e explique les variations du ph´nom`ne ´tudi´, et mesurer l’influence de ses facteurs e e e e explicatifs. Ceci permet alors de tester la validit´ des th´ories ´conomiques qui e e e pr´disent tel type de relations, mais aussi de construire des pr´visions du ph´nom`ne e e e e ´tudi´. e e On peut alors chercher a ´tudier, pour ne citer que quelques exemples, ce qui ` e d´termine le

|< 0,0001 |< 0,0001 |< 0,0001 |0,001 |0,120 |0 | Les valeurs en gras sont différentes de 0 à un niveau de signification alpha=0,05 D’après le test de Pearson, nous sommes en mesure d’éliminer la variable explicative candidate 5 soit la variable « Index des prix à la consommation ». On peut penser que c’est lié au fait que beaucoup des dépenses de l’État ne sont pas liées à cet indice, telles

variables aléatoires numériques dont les paramètres (espérance, variance,. . . ) sont inconnus, il pourra s’agir d’estimer d’abord ces paramètres à l’aide des seules informations contenus dans de petits échantillons extraits de ces populations, puis de tester les hypothèses d’égalité ou d’inégalité de ces paramètres. 1 Table des matières 1 Estimation statistique 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Estimation ponctuelle d’un paramètre .

Principe des tests…………….…………………………………………………..………...3 2.1. Choix de l’hypothèse à tester………………………………………………………………….4 2.1.1. Hypothèse nulle et hypothèse alternative …………..…………….….4 2.1.2. Test unilatéral et bilatéral ……………………………….…………………….4 2.2. Choix d’un test statistique……………………………………………………………………….5 2.3. Choix de la région critique et règle de décision………………………………….6 2.4. Risques d’erreur, puissance et robustesse d’un test…..……………….…...7 2.4.1. Risque d’erreur de première espèce ou risque α……… ………

(autres variables explicatives) qui ne sont pas pris en compte. B) Analyse de variance a) Validité du modèle en testant le R² Ho : R²=0 H1 : il existe au moins un coefficient non nul. Si la valeur de F qui suit une distribution de Fisher est supérieur à la valeur critique de F lue dans la table on rejet Ho. N=6 : nombre de variables explicatives K=197 : nombre d’observations DDL = K – N – 1 = 197 - 6 -1; DDL= 190 F table = 2, 37 F calculé = 78,88 F calculé> F table donc on