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Modèle de régression linéaire statistique | Ripped Training Limited  

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Modèle de régression linéaire statistique

Il existe plusieurs types d`analyses de régression linéaire disponibles pour les chercheurs. Les formules supplémentaires nécessaires pour calculer les erreurs standard, les statistiques t et les valeurs P (statistiques qui mesurent la précision et la signification des coefficients estimés) sont données dans les notes sur les mathématiques de la régression simple et sont également illustrées dans ce fichier de feuille de calcul. Un cas spécial très important est celui des données sur les prix des actions, dans lesquelles les changements de pourcentage plutôt que les changements absolus tendent à être normalement distribués. Cela implique que sur des échelles de temps modérées à grandes, les fluctuations des cours des actions sont normalement distribuées plutôt que normalement distribuées. Une transformation de journal est généralement appliquée aux données historiques sur les prix des actions lors de l`étude de la croissance et de la volatilité. ATTENTION: bien que les modèles de régression simples soient souvent montés sur des rendements historiques des stocks pour estimer les «betas», qui sont des indicateurs du risque relatif dans le contexte d`un portefeuille diversifié, je ne vous recommande pas d`utiliser la régression pour essayer de prédire les actions futures Retourne. Voir la page de marche aléatoire géométrique à la place. Les premières preuves de la consommation de tabac à la mortalité et à la morbidité proviennent d`études observationnelles utilisant une analyse de régression. Afin de réduire les corrélations fausses lors de l`analyse des données observationnelles, les chercheurs comprennent généralement plusieurs variables dans leurs modèles de régression en plus de la variable d`intérêt principal. Par exemple, dans un modèle de régression dans lequel le tabagisme est la variable indépendante de l`intérêt principal et la variable dépendante est la durée de vie mesurée en années, les chercheurs pourraient inclure l`éducation et le revenu en tant que variables indépendantes supplémentaires, pour assurer que tout effet observé du tabagisme sur la durée de vie n`est pas dû à ces autres facteurs socio-économiques. Cependant, il n`est jamais possible d`inclure toutes les variables confusionnelles possibles dans une analyse empirique. Par exemple, un gène hypothétique pourrait augmenter la mortalité et aussi causer des gens à fumer plus. Pour cette raison, les essais contrôlés randomisés sont souvent en mesure de générer des preuves plus convaincantes des relations causales que peut être obtenue en utilisant des analyses de régression des données observationnelles.

Lorsque les expériences contrôlées ne sont pas réalisables, des variantes d`analyse de régression telles que la régression des variables instrumentales peuvent être utilisées pour tenter d`estimer les relations causales à partir des données observationnelles. Il faut prendre soin d`interpréter les résultats de régression, car certains des régressors peuvent ne pas permettre des changements marginaux (comme les variables factices ou le terme d`interception), alors que d`autres ne peuvent pas être maintenus fixes (rappelons l`exemple de l`introduction: il serait impossible pour “tenir TI fixe” et en même temps changer la valeur de TI2).

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