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Cours de séries temporelles

TD : Cours de séries temporelles. Recherche parmi 298 000+ dissertations

Par   •  20 Octobre 2018  •  TD  •  707 Mots (3 Pages)  •  347 Vues

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  1. Deuxième ING_G. Mathématique .                                                                        A. Ben Maatoug

E.S.S.T.T.                                                                                                                      2013-2014

MODELISATION FINANCIERE

  1. Devoir

On s’intéresse à la question de savoir si les hommes dorment plus ou moins que les femmes, toutes choses égales par ailleurs. Pour cela, on dispose d’une base de données sur la durée moyenne passée à dormir en une semaine pour 706 sujets. Le temps passé à dormir est mesuré en minutes. L’analyste envisage d’utiliser cette base pour répondre à la question posée.

  1. Il réalise une première régression (appelée « régression de base » dans la suite) dans laquelle il explique la durée observée (variable sleep) par le fait d’être un homme (variable male). Les résultats sont donnés au listing 1. Quelle est la nature de la variable male ? Les hommes dorment-ils plus ou moins que les femmes au sens de cette régression. On commentera à la fois le signe du coefficient obtenu et sa significativité.

Listing 1

Linear Regression - Estimation by Least Squares

Dependent Variable SLEEP

Usable Observations                       706

Degrees of Freedom                        704

Centered R^2                        0.7155478

R-Bar^2                             0.6799912

Uncentered R^2                      0.7832291

Mean of Dependent Variable       19.390000000

Std Error of Dependent Variable  36.578209968

Standard Error of Estimate       20.692043799

Sum of Squared Residuals         3425.2854128

Regression F(1,8)                     20.1242

Significance Level of F             0.0020395

Log Likelihood                       -43.3712

Durbin-Watson Statistic                0.9158

    Variable       Coeff      Std Error      T-Stat      Signif

******************************************************************

1.  Constant    1.2797186928  7.6885595843   0.16644   0.87193700

2.  MALE        1.0690839024  0.2383154304   4.48600   0.00203951

  1. N’étant pas pleinement satisfait des résultats obtenus, l’analyste décide de poursuivre l’analyse en rajoutant d’autres variables explicatives en plus de celle déjà introduite. Quelle est son idée ?
  2. Il ajoute les variables explicatives suivantes : Quel est votre nouveau diagnostic quand à la question posée ? Donnez lui quelques proposition quant au choix des variables.

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