Enseignants
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Contenu
LE MODELE DE REGRESSION LINEAIRE SIMPLE
- Décomposition de la fonction de distribution conjointe
- Modélisation conditionnelle, espérance conditionnelle
- Forme fonctionnelle
- Modèle de régression linéaire simple : estimation par projection, tests d'hypothèse, prédiction
- Ecriture vectorielle et matricielle
- Estimation par projection
- Effet marginal, élasticité
- Outils d'ajustement, test de restriction
- Variables indicatrices, tests de changement structurel, estimateur de la différence de différence
- L'hypothèse de normalité. Convergence asymptotique.
- Multicolinéarité
- Hétéroscédasticité : conséquences, tests, inférence robuste
- Modèlé de probabilité linéaire
- Modèle probit et logit
- Modélisation par variable latente
- Estimation par maximum de vraisemblance
- Modèle probit, logit ordonné
- Modèle séquentiel
- Modèle multinomial non ordonné
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Examen écrit
Autres infos
Syllabus du professeur à disposition au début du cours
Faculté ou entité
en charge
en charge
