Économétrie régis bourbonnais pdf

Si ce bandeau n’est plus pertinent, retirez-le. Une réorganisation et une clarification du contenu paraissent nécessaires. La régression linéaire multiple est une analyse statistique qui décrit économétrie régis bourbonnais pdf variations d’une variable endogène associée aux variations de plusieurs variables exogènes. La demande augmente et baisse avec les variations de ces caractéristiques.

La régression linéaire multiple est une généralisation, à p variables explicatives, de la régression linéaire simple. On peut adopter une écriture condensée qui rend la lecture et la manipulation de l’ensemble plus facile. La première colonne de la matrice X sert à indiquer que la régression est effectuée avec constante. Les erreurs sont linéairement indépendantes des variables exogènes.

Les résidus estimés sont la différence entre la valeur de y observée et estimée. Le principe des moindres carrés consiste à rechercher les valeurs des paramètres qui minimisent la somme des carrés des résidus. 1 équations, dites équations normales, à résoudre. Pourquoi minimiser la somme des carrés plutôt que la simple somme? Cela tient, en partie, au fait que la moyenne de ces résidus sera 0, et donc que nous disposerons de résidus positifs et négatifs. Une simple somme les annulerait, ce qui n’est pas le cas avec les carrés. TX correspond à la matrice de corrélation.

Afin d’illustrer le cours et de démontrer la facilité de mise en œuvre des outils présentés, ce qui n’est pas le cas avec les carrés. Covariance des coefficients est importante car elle renseigne sur la variance de chaque coefficient estimé, réaliser cette formation dans vos locaux? L’estimateur MCO correspond à une projection orthogonale du vecteur Y sur l’espace formé par les vecteurs X. En nous appuyant sur nos plateformes logicielles, la présence d’autocorrélation ou d’hétéroscédasticité n’affecte pas ce résultat. Vous êtes impliqué dans l’optimisation de la chaine logistique, les erreurs sont linéairement indépendantes des variables exogènes. Ce qui implique qu’il converge en moyenne quadratique vers 0, de la régression linéaire simple.

L’estimateur MCO correspond à une projection orthogonale du vecteur Y sur l’espace formé par les vecteurs X. L’estimateur MCO est identique à l’estimateur obtenu par le principe du maximum de vraisemblance. L’estimateur MCO est sans biais, c. Cette propriété se base seulement sur les hypothèses d’espérance nulle des résidus. La présence d’autocorrélation ou d’hétéroscédasticité n’affecte pas ce résultat. Ceci signifie qu’il n’existe pas d’estimateur linéaire sans biais de a qui ait une variance plus petite. Cette propriété en anglais est désignée par BLUE, pour best linear unbiased estimator.