Test de régression

Organisation des tests Le gestionnaire de test Le chef d’équipe de test L’analyste de test Le testeur L’observateur indépendant Le bureau de pocédure de test Types de tests Les documents liés aux tests Les phases de test Le Le Le Le Le Le test test test test test test unitaire d’intégration système d’intégration système de recette de non régression L’arrêt des tests Bibliographie Bailly, Arnaud: Test de logiciels, 2006-2007. http ://www.oqube.com/formations/test/. Gaudel, Marie-Claude: Précis de

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

Régression linéaire multiple 1 Régression linéaire multiple La régression linéaire multiple est une analyse statistique qui décrit les variations d'une variable endogène associée aux variations de plusieurs variables exogènes. Par exemple, une analyse de régression multiple peut révéler une relation positive entre la demande de lunettes de soleil et différents caractères démographiques (age, salaire) des acheteurs de ce produit. La demande augmente et baisse avec les variations de ces caractéristiques

2 Table des matières 1 2 Régression linéaire simple 1.1 Le modèle théorique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Le modèle statistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 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 . . . .

médiateurs: distinction conceptuelle, aspects analytiques et illustrations Rubén Chumpitaz Caceres Joëlle Vanhamme 1 Julie CAO - Pierre CHANCEL - Franck KHELIF - Benoit MARION - Vila VONGSITHANDONE M1 Marketing - IAE de GRENOBLE Contexte • Avant, test des modèles simples de type « stimulus réponse » où l’impact d’une variable manipulatrice sur la variable à prédire est directe et unique démarche béhavioriste ou déterministe. • Puis, on a envisagé l’intervention d’une 3ème variable : la conception

LA RÉGRESSION MULTIPLE La régression multiple est une méthode d’analyse appropriée pour un ensemble de variables quantitatives. On l’utilise pour tester une équation de régression entre plusieurs variables indépendantes et une variable dépendante. On l’utilise selon le même principe que la régression simple entre deux variables. Les buts de la régression multiple sont : 1. tester une équation de régression (modèle); 2. évaluer la force du lien entre l’ensemble des variables indépendantes

explicatives est très élevé, ce qui rend pourtant, d'un point de vue théorique, la construction d'un modèle, représentatif de la réalité, très délicate. C'est précisément ce à quoi tente de répondre la régression Logistique. Comme nous allons le constater tout au long de ce travail, la régression linéaire simple ou multiple, répondant au simple critère des MCO (moindres carrés ordinaires), est souvent prise à défaut lorsqu'il s'agit d'applications de ce type. Soit, tout simplement, parce que

détecter l’hétéroscédasticité. Deux de ces tests, le test de Breusch-Pagen et le test de White sont décrits dans le guide d’économétrie appliqué pour Stata à la section 5.1. L’idée générale de ces tests est de vérifier si le carré des résidus peut être expliqué par les variables du modèle. Si c’est le cas, il y a hétéroscédasticité. Interprétation des résultats des tests d’hétéroscédasticité Les deux tests mentionnés plus haut utilisent un test F. Ce test et son interprétation sont décrits ici de façon

Applications régression (II) Applications régression linéaire simple 1. Une agence immobilière veut réaliser une prévision sur le prix de vente de certaines maisons en fonction de leur surface habitable, basée sur un modèle de régression linéaire simple. Les résultats obtenus en utilisant le logiciel Excel pour les données enregistrées dans le cas d’un échantillon de 15 maisons sont les suivants: Applications régression linéaire simple SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.9036 R

de l’hétéroscédasticité pour une régression unique pour deux catégories d’individu avec des variances différentes. Nous utilisons les données du fichier cps2.RData. Nous allons estimer une relation simple entre Wage, Educ, Exper et Metro. 1. Estimer le modèle suivant et donner un intervalle de confiance pour les coefficients : 2. Pourquoi pourrai t’on soupçonner des variances des erreurs distinctes entre les métropolitains et les autres ? 3. Afin de tester l’égalité des variances nous allons