Économétrie des données de panel: de la théorie à la pratique

 

🔹 𝗤𝘂’𝗲𝘀𝘁-𝗰𝗲 𝗾𝘂’𝘂𝗻 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝗶𝗾𝘂𝗲 𝗱𝗲 𝗗𝗲𝗻𝘀𝗶𝘁𝗲́ (𝗞𝗗𝗘 𝗣𝗹𝗼𝘁) ? 📊

Un graphiques de densité, ou estimation de densité par noyau (KDE), montre où les données sont les plus concentrées.
Au lieu de simples points dispersés, il utilise les couleurs pour indiquer les zones à forte ou faible concentration.

🧩 Lecture du graphique :

·         Axe X : Surface [μm²]

·         Axe Y : Déformation

·         Chaque point = une observation.

·         Couleur claire (jaune/vert) → forte densité (beaucoup de points)

·         Couleur sombre (violet) → faible densité

💡 Interprétation :
Les zones les plus lumineuses indiquent les combinaisons les plus fréquentes (ex. Surface ≈ 40 μm², Déformation ≈ 0,015–0,02).
Les zones sombres montrent des valeurs rares.

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🎯 𝗤𝘂𝗮𝗻𝗱 𝘂𝘁𝗶𝗹𝗶𝘀𝗲𝗿 𝘂𝗻 𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵𝗶𝗾𝘂𝗲 𝗱𝗲 𝗱𝗲𝗻𝘀𝗶𝘁𝗲́ ?

✅ À utiliser quand :

·         Vous avez beaucoup de données continues (centaines ou milliers de points)

·         Le nuage de points devient trop dense

·         Vous cherchez des zones de concentration ou des clusters

❌ À éviter quand :

·         Vous avez peu de points

·         Les variables sont catégorielles

·         Vous avez besoin des positions précises des points

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🧠 𝗘𝘅𝗲𝗺𝗽𝗹𝗲𝘀 𝗱’𝗮𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 :

·         Biologie : Déformation cellulaire vs. taille

·         Physique : Énergie vs. temps

·         Économie : Revenu vs. dépenses

·         Data Science : Âge vs. revenu

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🧮 𝗔𝘀𝘁𝘂𝗰𝗲 :

👉 Combinez un KDE Plot avec des histogrammes marginaux (ex. jointplot de Seaborn) pour visualiser la distribution sur chaque axe.

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