Méthodes de régression pour données qualitatives

 
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  Prochaine session
26 et 27 juin 2019
Objectifs

Comprendre et maîtriser les méthodes de régression à mettre en oeuvre lorsque la variable dépendante est qualitative (binaire ou catégorielle) et en présenter les résultats de manière intelligible et originale.


Prérequis

Connaissances de base en économétrie (formation Econométrie 1).


Contenu

La formation présente les aspects théoriques et pratiques de la régression logistique et plus largement des principaux modèles économétriques propres aux variables dépendantes qualitatives (binaire ou catégorielle). Cette situation se rencontre dans différents champs d’application : choix financiers, notation du risque, segmentation de clientèle, marketing, économie du travail, économie de l’environnement, étude des comportements, etc. La régression logistique permet de tenir compte de la nature discrète de la variable dépendante qui peut prendre deux valeurs (variables binaires dépendantes). Celle-ci peut se généraliser au cas où la variable à expliquer prend plus de deux modalités et les méthodes mises en œuvre ainsi que l’interprétation des résultats doivent tenir compte de leur nature ordonnée ou pas.

Chacune de ces situations est illustrée par des exemples concrets sur les méthodes à mettre en œuvre et sur la meilleure manière de présenter les résultats obtenus.

Les modèles à variables qualitatives binaires : probit et logit

  • Introduction : des exemples, formalisation
  • Estimation et interprétation des paramètres
  • Validité des résultats
  • Applications

Les variables qualitatives polytomiques

  • Introduction : des exemples, formalisation
  • Variables à modalités ordonnées
  • Variables à modalités non ordonnées
  • Variables à choix emboités
  • Applications

Modalités pédagogiques

Afin de mobiliser les participants, de multiplier les échanges et de faciliter l’assimilation des connaissances, cette formation alterne exposés théoriques et applications pratiques / cas concrets / travaux sur ordinateur.