Chapitre 8 — Les diagnostics de régression

Calculatrice interactive — Analyse quantitative

1. Facteur d'inflation de la variance (VIF)

$R^2$ de la régression auxiliaire

2. Comparer deux modèles avec AIC et BIC

$SCR_A$

$k_A$

$SCR_B$

$k_B$

$n$ (commun)

3. Erreur type naïve vs robuste

$\hat{\beta}$

erreur type naïve

erreur type robuste

Rappels : $\text{VIF}_j=1/(1-R^2_j)$, seuil de vigilance $10$ ; $\text{AIC}=n\ln(SCR/n)+2(k+1)$, $\text{BIC}=n\ln(SCR/n)+(k+1)\ln n$ (le plus petit critère est préféré ; le BIC pénalise davantage les modèles riches) ; l'hétéroscédasticité laisse les coefficients MCO sans biais mais fausse leurs erreurs types.