🚀 𝗗𝗜𝗔𝗚𝗡𝗢𝗦𝗧𝗜𝗖 𝗗𝗘 𝗥𝗘́𝗚𝗥𝗘𝗦𝗦𝗜𝗢𝗡 : 𝗟𝗔 𝗣𝗛𝗔𝗦𝗘 𝗤𝗨𝗜 𝗩𝗔𝗟𝗜𝗗𝗘 𝗩𝗢𝗦 𝗥𝗘́𝗦𝗨𝗟𝗧𝗔𝗧𝗦

Construire un modèle de régression linéaire, ce n’est pas seulement estimer une équation.

Le vrai travail commence souvent après l’estimation.

Avant d’interpréter les coefficients, il faut vérifier si le modèle respecte certaines conditions essentielles.

𝗟𝗲𝘀 𝗽𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗮𝘂𝘅 𝗱𝗶𝗮𝗴𝗻𝗼𝘀𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗮̀ 𝗳𝗮𝗶𝗿𝗲

Spécification du modèle

Le modèle est-il bien formulé ? Les bonnes variables sont-elles présentes ?

Linéarité

La relation entre les variables explicatives et la variable dépendante est-elle correctement représentée ?

Multicolinéarité

Les variables explicatives sont-elles trop fortement corrélées entre elles ?

Hétéroscédasticité

La variance des erreurs est-elle constante ?

Autocorrélation

Les erreurs sont-elles indépendantes dans le temps ou entre observations ?

Normalité des résidus

Les résidus suivent-ils approximativement une distribution normale ?

Observations influentes

Certaines valeurs extrêmes influencent-elles trop fortement les résultats ?

𝗤𝘂𝗲𝗹𝗾𝘂𝗲𝘀 𝘁𝗲𝘀𝘁𝘀 𝘂𝘁𝗶𝗹𝗲𝘀

Ramsey RESET pour la spécification

VIF pour la multicolinéarité

Breusch-Pagan / White pour l’hétéroscédasticité

Durbin-Watson pour l’autocorrélation

Jarque-Bera pour la normalité

Cook’s Distance pour les observations influentes

𝗔̀ 𝗿𝗲𝘁𝗲𝗻𝗶𝗿

Un modèle statistique peut donner de bons coefficients, mais rester peu fiable si ses hypothèses ne sont pas vérifiées.

Le diagnostic de régression permet donc de passer d’un simple résultat chiffré à une analyse robuste, crédible et exploitable.

En économétrie comme en data science, un bon analyste ne s’arrête pas au modèle estimé.

Il vérifie, corrige et valide.

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