Exercices Chapitre 4

Pour l'exercice 2.2, je capte pas pourquoi on fait un test chi carré, alors qu'on nous demande de faire une Fisher!?!??

jai rien dit...

Pour la question 1, vous arrivez à la même valeur que lui pour la sous-question (3) ?

moi j'ai

20000 --> 0,66149
25000 --> 0,67864
et l'effet marginal de 20000 --> 0,0778

Même chose... Donc il y a bien une erreur de calcul...

Pour la question 2, sous question (2), qqn sait comment il sait que il doit prendre l'estimateur racine de n * B ?

Parce que perso j'aurai plus pris B tout court...

ouais, j'ai aussi vu ca

jpense qu'il ne peut que suivre cette distribution quand il y a une racine de n, comme avec la distribution asymptotique de chap 3 (avec les Z)

Julien_vdc a écrit:Pour l'exercice 2.2, je capte pas pourquoi on fait un test chi carré, alors qu'on nous demande de faire une Fisher!?!??

jai rien dit...

à moins que tu ne sois dérangé par des notations trop compliquées, la réponse m'intéresse pcq je comprend pas grand chose à mes notes

+1

Il y a un autre truc que je comprends pas... Je dois dire que mes notes sont super^^

Il dit:

T = nB' S^-1 B

= 21 (-0,0644; 0,0299) S^-1 B

= 8,9713

Je comprend le calcul de S^-1 etc... par contre je vois pas comment il arrive à avoir une valeur unique de statistique de test... autrement dit comment a -t-il fait pour passer de la deuxième à la derniere ligne de calcul ci dessus???

surement bete mais bon :p

Merci

J'ai l'impression qu'il a fait un peu du chipotage à cette question. Le cours précédent était le même mais était donné par un autre prof. J'ai réussi à choper des exos qui étaient sensés m'aider mais bon, c'est pas gagné!

Cependant, il y a la même question et pour y répondre, ils utilisent un test de Fisher et pas un Chi-carré. Entre nous, ça a l'air beaucoup plus clair que son chipotage...

Il faut faire l'hypothèse que le dénominateur pour des variables binaires n'existent pas (je ne sais pas pq mais ça revient à un test Chi carré).
On réutilise la formule à la page 48, RB-q ce sont les coefficients des paramètres et on remplace RX'XR par Rcov(Beta)R. Ils gardent une statistique de test F 2,19 et on arrive au même résultat.

marco a écrit:

T = nB' S^-1 B

= 21 (-0,0644; 0,0299) S^-1 B

= 8,9713

Je comprend le calcul de S^-1 etc... par contre je vois pas comment il arrive à avoir une valeur unique de statistique de test... autrement dit comment a -t-il fait pour passer de la deuxième à la derniere ligne de calcul ci dessus???

surement bete mais bon :p

Merci

= 21 * une matrice 1*2 * une matr 2*2 * une matr 2*1 = une valeur unique

Et pour l'estimateur *Rac(n) qqn a des infos en plus ?

et la matrice variance covariance c'est toujours S/n ? pourquoi c'est pas bêtemenet la matrice S ? Arf

Je pense que c'est avec l'hypothèse de normalité et le central limite que le prof met ça.

Question 3 de la séance 4 avec l'insecticide. L'exercice est pas encore trop compliqué mais quelqu'un a essayé de trouver la valeur des paramètres b1 et b2? Le prof au cours nous a donné b1= -4,834 et b2=7,0479

J'arrive pas à la même chose. Je pense (et suis presque sûr) que ça à voir avec le logX mais en remplaçant X par logX dans OLS, je ne trouve tjs pas le même...

Quelqu'un a trouvé?

elles sortent d'où ces formules de merde pour cet exercice 2?

je touche rien

Gui a écrit:Je pense que c'est avec l'hypothèse de normalité et le central limite que le prof met ça.

Question 3 de la séance 4 avec l'insecticide. L'exercice est pas encore trop compliqué mais quelqu'un a essayé de trouver la valeur des paramètres b1 et b2? Le prof au cours nous a donné b1= -4,834 et b2=7,0479

J'arrive pas à la même chose. Je pense (et suis presque sûr) que ça à voir avec le logX mais en remplaçant X par logX dans OLS, je ne trouve tjs pas le même...

Quelqu'un a trouvé?

je viens de faire le calcul de beta2 en utilisant logX sans problème ...
Moy.(Y) = 0,2376 Moy(X)= 0,71948, Somme XiYi = 2,43, Somme Xi²= 2,81

L@U a écrit:

Gui a écrit:Je pense que c'est avec l'hypothèse de normalité et le central limite que le prof met ça.

Question 3 de la séance 4 avec l'insecticide. L'exercice est pas encore trop compliqué mais quelqu'un a essayé de trouver la valeur des paramètres b1 et b2? Le prof au cours nous a donné b1= -4,834 et b2=7,0479

J'arrive pas à la même chose. Je pense (et suis presque sûr) que ça à voir avec le logX mais en remplaçant X par logX dans OLS, je ne trouve tjs pas le même...

Quelqu'un a trouvé?

je viens de faire le calcul de beta2 en utilisant logX sans problème ...
Moy.(Y) = 0,2376 Moy(X)= 0,71948, Somme XiYi = 2,43, Somme Xi²= 2,81

J'avais les mêmes résultats que toi quand j'ai vu qu'au dénominateur, j'avais mis un + au lieu d'un -... Merci!

dans l'exo4 de cette même séance d'exercice, vous arrivez à la même conclusion pour la matrice I?

je vois pas d'où sort son exp(-XB) au numérateur.

je vois pas non plus pourquoi il y a un - d'ailleurs...

Gui a écrit:

L@U a écrit:

Gui a écrit:Je pense que c'est avec l'hypothèse de normalité et le central limite que le prof met ça.

Question 3 de la séance 4 avec l'insecticide. L'exercice est pas encore trop compliqué mais quelqu'un a essayé de trouver la valeur des paramètres b1 et b2? Le prof au cours nous a donné b1= -4,834 et b2=7,0479

J'arrive pas à la même chose. Je pense (et suis presque sûr) que ça à voir avec le logX mais en remplaçant X par logX dans OLS, je ne trouve tjs pas le même...

Quelqu'un a trouvé?

je viens de faire le calcul de beta2 en utilisant logX sans problème ...
Moy.(Y) = 0,2376 Moy(X)= 0,71948, Somme XiYi = 2,43, Somme Xi²= 2,81

J'avais les mêmes résultats que toi quand j'ai vu qu'au dénominateur, j'avais mis un + au lieu d'un -... Merci!

pour cette moyenne des X, c'est celle des log X? on prend pas betements les X?

no tu prends les log

Pourquoi ?

Mais je comprends pas comment, tu peux utiliser le modèle de régression linéaire simple alors que le modèle est hétéroscédatsique et que donc tu dois employé toutes les matrices vu que la constante se divise par Ni*Pi*(1-Pi)...

Il y a un problème quelque part parce que le modèle j'en suis certain parce que je l'ai noté est hétéroscédstique...

Ok j'ai rien ditde chez rien dit... je viens de comprendre l'astuce...

daleclercq a écrit:Mais je comprends pas comment, tu peux utiliser le modèle de régression linéaire simple alors que le modèle est hétéroscédatsique et que donc tu dois employé toutes les matrices vu que la constante se divise par Ni*Pi*(1-Pi)...

Il y a un problème quelque part parce que le modèle j'en suis certain parce que je l'ai noté est hétéroscédstique...

Ok j'ai rien ditde chez rien dit... je viens de comprendre l'astuce...

tu saurais expliquer l'astuce, car pour moi, c'est hétéro..., on divise par l'écart-type, alors cela devient robuste.. pas de problème jusque là

MAIS mnt, on a affaire à un modèle multi - variables, d'où on ne peut pas utiliser la formule régression simple mais on doit utiliser

B = (X*'X*)^-1X*Y* etc.... EN FAIT, meme principe que l'exo 1.c

je me trompe ou pas??

multivariable de où? c'est une bête régression simple... avec une constante et un paramètre pour log(X)

l'hétéroskédasticité n'a rien à voir avec l'estimation des paramètres beta.

Thomas a écrit:multivariable de où? c'est une bête régression simple... avec une constante et un paramètre pour log(X)

l'hétéroskédasticité n'a rien à voir avec l'estimation des paramètres beta.

désolé, je viens de coir que j'avais les exos de l'année passé, et il avait rendu le modèle robuste contre l'hétéroxédasticité et alors, évidemment, tout change, sorry pour cette incompréhension

Simple question, quand le prof parle de "Test de maximum de vraisemblance" c'est LR/LU alias le rapport de vraisemblance?

@ Quentin willocq : C'est quoi cette astuce ? pourquoi on doit pas utiliser la technique multi-variables et utiliser les (X'X)-1 X' Y ??

pour l'exercice 2.2 voici un indice pour piger ce qu'il fait en premier lieu:

http://en.wikipedia.org/wiki/Chi-square_distribution

regardez a la partie APPLICATIONS, et regardez le tableau