homoscédasticité interprétation

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Économétrie II - CNRS

I S’il y a homoscédasticité dans les données de départ les données en moyenne seront hétéroscédastiques I y it avec var (y it)=18it I Mais on ne dispose que des moyennes 1 T g P t y it = y i où T g est la taille du groupe I Par ex : des moyennes annuelles de données mensuelles I var (y i)=1 T2 g var (P t y it)= 1 T2 g P var (y it

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L'HOMOSCÉDASTICITÉ: QU'EST-CE QUE C'EST IMPORTANCE ET EXEMP

satisfaite Les autres hypothèses (homoscédasticité normalité) semblent raison-nables sur ce graphique L’équation de la droite de régression est la suivante : y? =21 7+9 1x On retrouve la moyenne du groupe X =0dans le rôle de la constante et la di?érence de moyenne entre les deux groupes dans le rôle de la pente de la droite

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Chapitre 1 : REGRESSION LINÉAIRE SIMPLE Plan du Chapitre

??est constante s’appelle hypothèse de « Homoscédasticité » Comme ? est aléatoire alors Y est aussi une variable aléatoire Alors qu’il n’est pas nécessaire que la variable X soit aussi aléatoire (i ) ( ?i i )= + + = i + + (?i)? (i ) =+ E y E b ax b ax E E y b ax i [( )]2 [ ]2 ?Y i i ?i i E y E y E a bx a = ?

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Cours : Régression Linéaire simple et Réalisée par: Dr

la variance de l' erreur est constante (l' hypothèse d' homoscédasticité ) ; 2 l x t t t t t t t t z ( ( c c c H H H H H V H H H I-3 Estimation des paramètres par la méthode des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) Soit le modèle suivant : Y t E 0 E 1 X t H t

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Notes de cours d’économétrie appliquée Commandes de Base Stata

Note : si on rejette l’homoscédasticité on a aucune idée de la forme prise par l’hétéroscédasticité Alors que l’avantage du test de White est de ne pas devoir spécifier les variables que l’on soupçonne être à l’origine du problème d’hétéroscédasticité on n’a pas de

Qu'est-ce que la régression homoscédastique ?

Un modèle de régression statistique de plusieurs variables indépendantes est appelé homoscédastique, uniquement si la variance de l'erreur de la variable prédite (ou l'écart type de la variable dépendante) reste uniforme pour différents groupes de valeurs des variables explicatives ou indépendantes.

Comment mesurer l’homoscédasticité des résidus ?

Des résidus également répartis sur la ligne horizontale indiquent l’homoscédasticité des résidus. Tracé résiduel vs effet de levier / Tracé de la distance de Cook : Le 4e point est le tracé de la distance du cuisinier, qui est utilisé pour mesurer l’influence des différents tracés.

Comment vérifier la linéarité et l’homoscédasticité d’un modèle ?

Ce tracé est utilisé pour vérifier la linéarité et l’homoscédasticité, si le modèle remplit la condition de relation linéaire, il devrait avoir une ligne horizontale avec beaucoup de déviation. Si le modèle satisfait à la condition d’homoscédasticité, le graphique doit être également réparti autour de la ligne y = 0.

Comment estimer la présence d’homoscédasticité ?

La présence d’homoscédasticité peut être estimée à l’aide de graphiques tels que le graphique Scale Location et le graphique Residual vs Legacy. Les tracés ci-dessus peuvent être utilisés pour valider et tester les hypothèses ci-dessus font partie du diagnostic de régression.

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