Statistique et Econométrie : du modèle linéaire aux modèles non-linéaires

Xavier Guyon (1, 2)

1 SAMOS - Statistique Appliquée et MOdélisation Stochastique
2 MATISSE - UMR 8595 - Modélisation Appliquée, Trajectoires Institutionnelles et Stratégies Socio-Économiques

Cet ouvrage présente les principaux modèles statistiques dont l'objet est d'expliquer une variable (endogène) Y à partir de variables exogènes x : description et identifiabilité, estimation, tests, choix et validation de modèle, prédiction, propriétés asymptotiques. Il y a deux grandes classes de modèles suivant que la dépendance dans le paramètre est linéaire ou non.

Mots clés: modèle linéaire; moindres carrés; analyse de la variance; moindres carrés généralisés; régressions empilées; régresseurs stochastiques; équations simultanées; variables instrumentales; modèle non-linéaire; maximum de vraisemblance; régression logistique; modèle polytomique; modèles log-linéaires; table de contingence; durées censurées

Domaines: Statistiques [math.ST]

Xavier Guyon. Statistique et Econométrie : du modèle linéaire aux modèles non-linéaires. Ellipses, pp.205, 2001. ⟨hal-00270360⟩