Test de régression

Modélisation Statistique Régressions linéaires AGENEAU Louis, AKUE Adovi, BONDU Baptiste, CAILLAUD Alexandre 27/04/2014 Sommaire Sommaire ................................................................................................................................................ 1 Introduction............................................................................................................................................. 2 Régression linéaire simple ..................

par tester si Ln (Q) et Ln(XG) sont cointégrés. Ln Qt= α+ β Ln (XG) t DW =0,66 La valeur de Durbin Watson étant supérieure à 0,39 (DW= 0,66>0,39) la régression suggère le rejet de l’hypothèse de stationnarité. Ce test n’est toutefois pas suffisant. Si Ln (Q) et Ln(XG) sont cointégrés, les résidus de la régression devraient être stationnaire et donc I(0). Nous procédons donc à un test de stationnarité sur les résidus. Après avoir sauvé les résidus, nous testons la régression DF suivante :

Econométrie Olivier Donni 1 Introduction 1.1 Qu’ est-ce que l’ économétrie? C’ de la statistique appliqué à l’ est économie, qui permet de tester des théories économiques, prédire des comportement économiques et évaluer des politiques économiques. Les caractéristiques de l’ économétrie sont: (1) Les données utilisées ne sont pas expérimentales; (2) Les modèles à estimer sont structurels (et non descriptifs). 1.2 Les étapes d’ une analyses empirique (1) D’ abord, un modèle économique est

x’x est la matrice des produits croisés des variables explicatives ; en cas de colinéarité parfaite entre deux variables explicatives, la matrice x’x est singulière et la méthode des MCO défaillante. 2- Hypothèses du modèle: Comme en régression simple, les hypothèses permettent de déterminer : les propriétés des estimateurs (biais, convergence) ; et leurs lois de distributions (pour les estimations par intervalle et les tests d’hypothèses). Il existe principalement deux catégories d’hypothèses :

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’analyse de la régression 8 Pr. Adil BOULAHOUAL Diapo 8 L’analyse de la régression • L’analyse de la régression est une méthode statistique qui permet d’étudier le type de relation pouvant exister entre une certaine variable (dépendante) dont on veut expliquer les valeurs et une ou plusieurs autres variables qui servent à cette explication (variables indépendantes) – Régression linéaire simple: une variable indépendante • En d’autres termes, l’analyse de la régression permet d’étudier

............................................................................................. 26 2.4 GRAPHIQUES ET TABLEAUX ................................................................................................................ 28 2.5 RÉGRESSIONS ..................................................................................................................................... 28 2.5.1Régression par les moindres carrés ordinaires (MCO) ..................................................

7 3.2. Droite de Henry relative aux 4 échantillons 8 3.3. Normalité des protocoles dérivés des différences individuelles 9 4. Tests d'homogénéité des variances 10 4.1. Tests d'homogénéité sur les données structurées "par groupe" 10 4.2. Test d'homogénéité sur les données structurées "par variable" 10 5. Présenter les résultats obtenus à l'aide de Statistica 11 5.1. Présenter les résultats dans un rapport 11 5.2. Utiliser les résultats dans un document Word 11 5.3. Compresser

conclusions émises. Pr. BOULAHOUAL Adil 4 CHAPITRE I Pr. BOULAHOUAL Adil 5  L’analyse de la régression est une méthode statistique qui permet d’étudier le type de relation pouvant exister entre une certaine variable (dépendante) dont on veut expliquer les valeurs et une ou plusieurs autres variables qui servent à cette explication (variables indépendantes)  En d’autres termes, l’analyse de la régression permet d’étudier les variations de la variable dépendante en fonction des variations connues

généralisés Modèles linéaires Analyse de variance multivariée Kernel Regression Smoother Choix d’un modèle par l’algorithme Stepwise Tests bartlett.test binom.test chisq.test cor.test t.test var.test wilcox.test ks.test Test de Bartlett d’homogénéité de variances Test Binomial exact Test du Chi2 Test d’ Association/Correlation t-Test de Student de comparaison de moyennes F Test de Fisher de comparaison de Variances Test de rang de Wilcoxon Tests de Kolmogorov-Smirnov XVII- Généralités