Séance de cours

Modèle de régression linéaire

Description

Cette séance de cours couvre les bases du modèle de régression linéaire, les hypothèses, les propriétés de l'estimateur OLS, les tests d'hypothèse, l'hypothèse de normalité, les essais en t, les intervalles de confiance, les valeurs p et les essais conjoints des coefficients. Il traite également de l'interprétation du modèle linéaire, des transformations logarithmiques, de la consistance, de la normalité asymptotique et de l'impact de la multicolinéarité. Des exemples et des considérations pratiques sont fournis, comme le choix de la catégorie de base dans l'analyse de régression et le traitement des transformations logarithmiques des variables. La séance de cours souligne l'importance de comprendre les hypothèses et les implications de l'OLS en économétrie.

Enseignant
eu consequat
Duis deserunt sint ex commodo occaecat adipisicing nostrud qui aliqua. Consequat ut nisi et eiusmod ipsum laboris laboris in eiusmod ad nisi duis. Velit laborum minim officia pariatur. Magna minim nostrud minim nisi veniam in laboris et aliqua aliqua amet ullamco aliquip.
Connectez-vous pour voir cette section
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Séances de cours associées (69)
Régression linéaire : analyse des données sur l'ozone
Explore l'analyse de régression linéaire des données sur l'ozone à l'aide de modèles statistiques.
Les bases de la régression linéaire
Couvre les bases de la régression linéaire, y compris les estimateurs OLS, les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance.
Régression linéaire : au-delà des bases
Explore les concepts avancés dans les modèles de régression linéaire, y compris la multicolinéarité, les tests d'hypothèses et les valeurs aberrantes de manipulation.
Paradoxe bus rouge/bus bleu
Explore le paradoxe du bus rouge/bus bleu, les modèles de logit imbriqués et les modèles multivariés d'extrême valeur dans le transport.
Régression linéaire : estimation et inférence
Explore l'estimation de régression linéaire, les hypothèses de linéarité et les tests statistiques dans le contexte de la comparaison de modèles.
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.