Séance de cours

Hétéroscedasticité: Modélisation de la fonction Utilitaire

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Description

Cette séance de cours couvre le concept d'hétéroscédasicité dans les spécifications non linéaires, en se concentrant sur la variance des termes d'erreur entre les différents groupes de la population. L'instructeur explique la motivation à l'origine de l'hétéroscedasticité, la modélisation des paramètres d'échelle et la fonction d'utilité. La séance de cours met l'accent sur l'hypothèse que la variance des termes d'erreur varie selon les groupes et discute de l'estimation des paramètres inconnus à partir des données.

Dans MOOC

Introduction aux modèles de choix discrets

Le comportement humain est complexe et imprévisible. Ou l'est-il ? Prédire le comportement à l'aide de modèles mathématiques est le sujet de ce cours. Plus précisément, nous nous concentrons sur la modélisation des choix, afin d'obtenir des modèles de demande désagrégés. En se concentrant sur le modèle logit, le cours couvre en détail la spécification du modèle, l'estimation de ses paramètres, la validation et l'application. Des exercices utilisant le logiciel Biogeme sont également proposés. Des études d

Source officielle

Concepts associés (26)

Paramètre d'échelle

vignette|Animation de la fonction de densité d'une loi normale (forme de cloche). L'écart-type est un paramètre d'échelle. En l'augmentant, on étale la distribution. En le diminuant, on la concentre. En théorie des probabilités et en statistiques, un paramètre d'échelle est un paramètre qui régit l'aplatissement d'une famille paramétrique de lois de probabilités. Il s'agit principalement d'un facteur multiplicatif. Si une famille de densités de probabilité, dépendant du paramètre θ est de la forme où f est une densité, alors θ est bien un paramètre d'échelle.

Variance (mathématiques)

vignette|Exemple d'échantillons pour deux populations ayant la même moyenne mais des variances différentes. La population en rouge a une moyenne de 100 et une variance de 100 (écart-type = SD = standard deviation = 10). La population en bleu a une moyenne de 100 et une variance de (écart-type = SD = 50). En statistique et en théorie des probabilités, la variance est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon ou d'une variable aléatoire.

Statistical parameter

In statistics, as opposed to its general use in mathematics, a parameter is any measured quantity of a statistical population that summarises or describes an aspect of the population, such as a mean or a standard deviation. If a population exactly follows a known and defined distribution, for example the normal distribution, then a small set of parameters can be measured which completely describes the population, and can be considered to define a probability distribution for the purposes of extracting samples from this population.

Analyse de la variance

En statistique, lanalyse de la variance (terme souvent abrégé par le terme anglais ANOVA : analysis of variance) est un ensemble de modèles statistiques utilisés pour vérifier si les moyennes des groupes proviennent d'une même population. Les groupes correspondent aux modalités d'une variable qualitative (p. ex. variable : traitement; modalités : programme d'entrainement sportif, suppléments alimentaires; placebo) et les moyennes sont calculés à partir d'une variable continue (p. ex. gain musculaire).

Hétéroscédasticité

En statistique, l'on parle d'hétéroscédasticité lorsque les variances des résidus des variables examinées sont différentes. Le mot provient du grec, composé du préfixe hétéro- (« autre »), et de skedasê (« dissipation»). Une collection de variables aléatoires est hétéroscédastique s'il y a des sous-populations qui ont des variabilités différentes des autres. La notion d'hétéroscédasticité s'oppose à celle d'homoscédasticité. Dans le second cas, la variance de l'erreur des variables est constante i.e. .

Afficher plus

Séances de cours associées (60)

Hétéroscedasticité: Modélisation des paramètres de l'échelle

Couvre l'hétéroscedasticité dans les spécifications non linéaires, les paramètres d'échelle de modélisation pour différents groupes de la population.

Paradoxe bus rouge/bus bleu

Explore le paradoxe du bus rouge/bus bleu, les modèles de logit imbriqués et les modèles multivariés d'extrême valeur dans le transport.

Modèles de mélange: variance spécifique alternative MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore d'autres variances spécifiques dans les modèles de mélange et discute des questions d'identification et des comparaisons de modèles à l'aide de 500 dessins.

Fisher Information, Inégalités Cramér-Rao, MLE

Explique l'information Fisher, l'inégalité Cramér-Rao et les propriétés MLE, y compris l'invariance et l'asymptotique.

Mémoire longue et ARCH: Séries chronologiques Math 342

Explore la mémoire longue dans les séries temporelles et les processus d'hétéroskédasticité conditionnelle autorégressive dans les données financières.

Afficher plus

Concepts associés (26)

Paramètre d'échelle

Variance (mathématiques)

Statistical parameter

Analyse de la variance

Hétéroscédasticité

Afficher plus