Afin de maîtriser l'estimation des paramètres du modèle de régression linéaire multiple, les méthodes MCO, du maximum de vraisemblance, des estimateurs mixtes de Theil-Goldberger et des moindres carrés généralisés sont présentées. L'impact d'un prédicateur redondant et d'un prédicateur omis sur les estimateurs des paramètres est également abordé. Avec 26 exercices d'applications. ©Electre 2025

Quatrième de couverture

Analyse de régression linéaire multiple

Plusieurs sujets sont traités dans le Livre 2 de cette série de 13 ouvrages d'économétrie. Concernant l'estimation des paramètres du modèle RLM, plusieurs méthodes sont suggérées, notamment la méthode MCO, la méthode du maximum de vraisemblance, la méthode des estimateurs mixtes de Theil-Goldberger, la méthode des moindres carrés généralisés MCG. Pour assurer une estimation rigoureuse, la méthode de régression pas-à-pas est utilisée et la qualité d'un groupe des prédicteurs est mesurée à l'aide du test F partiel. Nous allons aborder aussi l'impact d'un prédicteur redondant et d'un prédicteur omis sur les estimateurs des paramètres. L'aspect appliqué est révélé à travers 26 exercices qui traitent de divers sujets économiques et sociaux pour plusieurs pays.

Fiche Technique

Paru le : 31/07/2025

Thématique : Economie générale

Auteur(s) : Auteur : Mahmoud Mourad

Éditeur(s) : Cépaduès

Collection(s) : Non précisé.

Série(s) : Econométrie expliquée et appliquée

ISBN : 978-2-38395-211-4

EAN13 : 9782383952114

Reliure : Broché

Pages : 148

Hauteur: 24.0 cm / Largeur 16.0 cm

Épaisseur: 0.8 cm

Poids: 380 g