📊 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐫𝐞𝐧𝐝𝐫𝐞 𝐞𝐭 𝐢𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫é𝐭𝐞𝐫 𝐥𝐞𝐬 𝐂𝐨𝐞𝐟𝐟𝐢𝐜𝐢𝐞𝐧𝐭𝐬 𝐝𝐚𝐧𝐬 𝐥𝐞𝐬 𝐑é𝐠𝐫𝐞𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧𝐬: 𝐔𝐧 𝐆𝐮𝐢𝐝𝐞 𝐏𝐫𝐚𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞
Plongeons-nous dans l'interprétation des coefficients dans les régressions. Que vous soyez un amateur de statistiques ou simplement curieux, vous trouverez ces concepts vraiment fascinants. 
Avant d’entamer un travail de modélisation, il est essentiel de maîtriser l'interprétation des coefficients pour garantir des analyses précises et pertinentes.
Dans le document "Introduction à l’Économétrie" de Rémi Yin, vous trouverez des explications claires et détaillées sur les méthodes pour interpréter correctement les coefficients et, surtout, sur les situations où il est nécessaire d'appliquer certaines transformations aux variables. Cela vous permettra de faire des choix éclairés sur l'ajustement de vos modèles et d'améliorer la qualité de vos résultats.
Prenez le temps de lire et de bien comprendre ces notions pour renforcer vos compétences en économétrie et éviter des erreurs courantes en modélisation !
1. 𝓡é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓝𝓲𝓿𝓮𝓪𝓾-𝓝𝓲𝓿𝓮𝓪𝓾 :
Dans une régression niveau-niveau, les variables indépendantes et dépendantes sont toutes deux en termes "niveau". 
Par exemple, si vous étudiez la relation entre le revenu 
et les années d'éducation (X), les deux seront mesurés directement, sans transformation logarithmique.
Par exemple, si vous étudiez la relation entre le revenu et les années d'éducation (X), les deux seront mesurés directement, sans transformation logarithmique.𝑬𝒙𝒆𝒎𝒑𝒍𝒆 𝑷𝒓𝒂𝒕𝒊𝒒𝒖𝒆 :
Y = 2000 + 300X
Chaque année d'éducation supplémentaire (X) est associée à une augmentation moyenne de 300 unités dans le revenu .
.2. 𝓡é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓛𝓸𝓰-𝓝𝓲𝓿𝓮𝓪𝓾 :
Lorsque la variable dépendante est en termes logarithmiques et la variable indépendante reste en termes de niveau, c'est une régression log-niveau. 
Ceci est utile lorsque la relation entre les deux est susceptible d'être non linéaire.
Ceci est utile lorsque la relation entre les deux est susceptible d'être non linéaire.𝑬𝒙𝒆𝒎𝒑𝒍𝒆 𝑷𝒓𝒂𝒕𝒊𝒒𝒖𝒆 :
log(Y) = 3 + 0.05X
Une augmentation d'une unité dans X est associée à une augmentation de 5% dans Y.
3. 𝓡é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓝𝓲𝓿𝓮𝓪𝓾-𝓛𝓸𝓰 :
Inversement, dans une régression niveau-log, seule la variable indépendante est transformée logarithmiquement. Cela peut être utile lorsque l'effet d'une augmentation unitaire dans X sur Y est censé être constant.
𝑬𝒙𝒆𝒎𝒑𝒍𝒆 𝑷𝒓𝒂𝒕𝒊𝒒𝒖𝒆 :
Y = 1000 + 150 * log(X)
Chaque augmentation de 1% dans X est associée à une augmentation de 150 unités dans Y.
4. 𝓡é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓛𝓸𝓰-𝓛𝓸𝓰 :
Enfin, dans une régression log-log, les deux variables sont transformées logarithmiquement. 
Cela est souvent utilisé pour modéliser des relations où le pourcentage de changement est plus important que le changement brut.
Cela est souvent utilisé pour modéliser des relations où le pourcentage de changement est plus important que le changement brut.𝑬𝒙𝒆𝒎𝒑𝒍𝒆 𝑷𝒓𝒂𝒕𝒊𝒒𝒖𝒆 :
log(Y) = 2 + 0.8 * log(X)
Une augmentation de 1% dans X est associée à une augmentation de 0.8% dans Y.
Avez-vous déjà utilisé ces types de régressions dans vos analyses ? Partagez votre expérience ou posez vos questions dans les commentaires !Explorez ces concepts dans vos propres données et découvrez les surprises que la statistique peut révéler! 
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