Colloque

Les variables indicatrices dans un modèle de régression linéaire

Tomasz Skapski

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Tomasz Skapski

Résumé du colloque

Une variable indicatrice se présente très souvent dans un modèle de régression linéaire. Nombreux auteurs recommandent fortement son application dans le cas où l'on désire de mesurer une influence d'un phénomène qualitatif sur une variable dépendante. C'est une situation classique dans les recherches socio-économiques. Beaucoup plus rarement une variable dépendante peut être une variable indicatrice. Si c'est le cas, la fonction de régression s'exprime fréquemment par une fonction linéaire de probabilité. Cette fonction rencontre des critiques à maintes reprises car dans ce modèle, en direct, les valeurs de variable dépendante peuvent se trouver hors de l'intervalle [0;1]. Dans le projet nous discutons la méthode de programmation quadratic qui peut conduire à se dispenser de cette inconvénience difficile. Il est important que les estimateurs obtenus sont non-biaisés à la limite. Finalement, nous présentons un modèle de régression linéaire où toutes les variables sont transformées en variables indicatrices. Ceci nous permet d'analyser les cas où une variable explicative intervient avec la force différente si l'on se rapporte à la variation de y (de la variable expliquée).

Contexte

Section :

Mathématiques et statistique

Thème du colloque :

Mathématiques et statistique

Hôte : Université de Sherbrooke

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