Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

Notes econometrie pdf Notes de cours Économétrie Shuyan LIU Shuyan Liu univ-paris fr http samm univ-paris fr Shuyan-LIU-Enseignement Année - C CChapitre Introduction Qu ? est-ce que l ? économétrie À quoi sert - elle ?? validation de la théorie économique

Notes de cours Économétrie Shuyan LIU Shuyan Liu univ-paris fr http samm univ-paris fr Shuyan-LIU-Enseignement Année - C CChapitre Introduction Qu ? est-ce que l ? économétrie À quoi sert - elle ?? validation de la théorie économique ?? investigation a mise en évidence de relation entre les variables b inférence statistique c prévision Ce cours consiste en trois chapitres a Régression linéaire simple données quantitatives b Régression linéaire multiple données quantitatives c Analyse de la variance données qualitatives Quelques exemples Ces donnés sont disponibles dans le logiciel R sous les noms sunspot year AirPassengers et chickwts Les taches solaires superposition de deux phénomènes périodiques plot sunspot year points sunspot year C Introduction sunspot year Time Le nombre de passagers augmentation de moyenne dispersion croissante x par mfrow c plot AirPassengers type l plot AirPassengers type l AirPassengers AirPassengers Time Index ?? Vocabulaire tendance composante périodique saisonnalité composante saisonnière ?? Modèle classique Xt mt st t t n C ?? L ? extraction de tendance Xt mt t IE t t n modèle sans saisonnalité Méthode moyennes mobiles MA Pour q entier non-négatif on calcule la composante de tendance mt en utilisant l ? esti- mateur suivant q m t q Xt ??j q ? t ? n ?? q j ??q o? Xt X pour t et Xt Xn pour t n Méthode lissages exponentiels MA avec la pondération décroissante exponentiel- lement Pour ?? ?xé on calcule la composante de tendance mt en utilisant l ? estimateur suivant m t Xt ?? m t ?? t n m X La solution de ces équations récurrentes est t ?? m t ?? jXt ??j ?? t ?? X t ? j Méthode moindre carré On estime la composante de tendance mt par minimiser la distance entre les observations et la tendance c a d n m t argmin Xt ?? mt t ?? La désaisonnalisation d Xt st t IE t st d st et sj t n modèle sans tendance j Méthode Supposons que d q On estime la saisonnalité sk en utilisant la moyenne des observations Xk jd q k jd ? n ?? q k d Méthode On peut obtenir une série temporelle désaisonnalisée en prenant Yt Xt ?? Xt ??d d t n plot decompose AirPassengers C Introduction Decomposition of additive time series observed trend seasonal - random - Time Masses de poulets en fonction de leur alimentation analyse de la variance à un facteur On veut tester s ? il y a un e ?et du type de nourriture Pour savoir quels sont les types de nourriture qui di ?èrent des autres on utilise la fonction TukeyHSD Tukey ? s Honest Signi ?cant Di ?erence Les résultats sont montrés dans les ?gures et le tableau suivant Tous les intervalles de con ?ance qui ne recoupent pas révèlent des di ?érences signi ?catives d ? e ?ets Nourriture Traduction casein caséine horsebean fève linseed graine de lin meatmeal farine animale soybean soja sun ower tournesol plot