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Journal of Case Studies in Business, Industry and Government Statistics (CSBIGS) 4, 2 (2011) 83-92
Adaptive models in regression for modeling and understanding evolving populations
Charles Bouveyron 1, Patrice Gaubert 2, Julien Jacques 3
(2011)

When regression analysis is carried out in a prediction purpose, an evolution in the modeled phenomenon between the training and the prediction stages obliges the practitioner to perform a new and complete analysis. Similarly, when regression aims to explain the modeled phenomenon, a new regression model must be estimated whenever the phenomenon or its study conditions change. This paper shows how a previous regression analysis can be used for the estimation of the regression model in a new situation avoiding a new and expensive collect of data. Two case studies are considered in the paper. On the one hand, a regression model of the house price versus house and household features is adapted from a city of the US South-East (Birmingham, AL) to a city of the US West coast (San Jose, CA). On the other hand, the link between CO$ emissions and gross national product in 1999 is analyzed based on a previous analysis dating from 1980.
1 :  Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM)
Université Paris I - Panthéon-Sorbonne
2 :  Equipe de Recherche sur l'Utilisation des Données Individuelles Temporelles en Economie (ERUDITE)
Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne (UPEC) : EA437 – Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEMLV)
3 :  Laboratoire de Mathématiques Paul Painlevé
CNRS : UMR8524 – Université Lille I - Sciences et technologies
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
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