Contact : guillaume.bourgeois@univ-catholille.fr
COURS MAGISTRAUX
Introduction - régression linéaire simple
Diapos de cours (laissez overleaf compiler le document qui s'affichera à droite, puis vous pouvez ensuite télécharger le fichier en cliquant sur l'icone avec la flèche vers le bas - à droite de l'encart vert "recompiler")
Application Dépenses de RD et Nombre de brevets déposés : classeur à compléter - correction
Lien pour importer le jeu de données dans R :
Structure test de Student : lien
Régression linéaire multiple
Structure test de Fischer : lien
Structure test de Jarque-Bera : lien
Illustration en CM : https://raw.githubusercontent.com/guillaume-bourgeois92/-conom-trie_l3/refs/heads/main/2024_TD1-2_reg_multiple_canape_data.csv
# canape = var dépendante, tps moyen journalier d'un ménage devant la télé (en minutes)
# taille : taille moyenne des membres du ménage (en pouces)
# Repas : indice entre 0 et 100, mesurant si les repas sont équilibrés (100 = très équilibré)
# Age = age moyen du ménage (en années)
Sélection des variables
Violation des hypothèses
Annexes
Chaine YouTube de Ben Lambert : lien
Vous trouvez dans ce Google Doc les questions de compréhension des éléments de cours (vous permet d'identifier les principales notions abordées en séance) : lien
TRAVAUX DIRIGES
Installer R sur votre ordinateur : (si ce n'est pas déjà fait) + si vous ne connaissez pas ce logiciel envoyez moi un courriel pour que je vous donne de la documentation
Si R ne fonctionne pas bien sur votre ordinateur (surtout sur Mac), vous pouvez utiliser une version de R disponible en ligne : https://rdrr.io/snippets/
TD1 : régression linéaire simple
Consignes - correction
L'objectif de ce TD est de réaliser une régression linéaire simple, avec Excel puis avec R, de réaliser un test de Student, voire de commencer une régression linéaire multiple pour ceux qui sont en avance. Il est attendu que vous regardiez/prépariez ce TD en amont de la première séance.
TD2 : régression linéaire multiple- déterminants du salaire
Nous allons pouvoir à présent réaliser des régressions multiples à l'aide du logiciel R (et des commandes prévues à cet effet). Vous pouvez vous aider du code utilisé pour l'exemple vu en cours sur le jeu de données "temps passé sur le canapé" (lien).
Travaillez ce TD de manière rigoureuse, vous aurez quelque chose de similaire à réaliser en groupe pour le contrôle continu.
Consignes - Correction
TD 3 : sélection de variables
Il se peut que notre jeu de données comporte un grand nombre de variables et que nous souhaitions savoir quelles sont les variables les plus 'pertinentes' à intégrer dans le modèle. Pour faire cela, il existe des méthodes exhaustives et algorithmiques que nous allons mettre en œuvre dans ce TD.
Consignes - Correction rédigée - Code R
TD 4 : Hétéroscédasticité
La régression par MCO repose sur 4 hypothèses fondamentales quant au comportement des résidus. En particulier, nous faisons l'hypothèse que la variance des erreurs est constante, on parle d'homoscédasticité. L'absence d'homoscédasticité (=l'hétéroscédasticité) crée des problèmes dans l'estimation, notamment les estimateurs ne sont plus BLUE. Plus précisément ils ne sont les "Best" comme ils ne sont plus de variance minimum. L'objectif de ce TD est de mettre en œuvre les méthodes d'identification de l'hétéroscédasticité (graphique, test de BP, test de White) et les méthodes de correction de ce problème (correction de White, WLS, FGLS).
Consignes - Correction rédigée - Code R
EVALUATIONS
Rattrapage
QCM : 8 questions, 4 propositions, 1 juste, -1 si réponse fausse, 8 pts/20
Exercice d'interprétation de résultats d'une estimation économétrique : 12pts/20
Partiel
Durée 1h30
Examen de type QCM sur tablette. 4 réponses possibles à chaque question. Si plusieurs réponses justes cela est indiqué dans l'intitulé de la question
Durée : 1h30 - date à préciser
Programme de révision : à préciser
Apportez votre propre calculatrice non programmable
Questions de cours
Analyse de résultats issus de R (tableaux de résultats, graphiques, ....)
Aucune question concernant le langage R (pas écrire de code à la main, pas commenter des lignes de codes, ....)
Sujet de l'année dernière + correction (meilleure copie, perte de points sur les conséquences de l'hétéroscédasticité Q4 cours)