normalite des residus

– Calcul du résidu

j i

x a xa ay e

^

2

^

1

^

0 2

  

– Retenir la variable l^x qui maximise

2 2 l^x e^r

– S’arrêter lorsque les coefficients de corrélation ne sont plus significativement différents de 0Application.Exercice Un économiste cherche à expliquer la variable ^y à l’aide de quatre variables explicatives

4 3 2 1

, , , x x x x

. Il désire auparavant tester une éventuelle multicolinéarité entre ces quatre séries. y=c(8.4,9.6,10.4,11.4,12.2,14.2,15.8,17.9,19.3,20.8) x1=c(82.9,88,99.9,105.3,117.7,131,148.2,161.8,174.2,184.7) x2=c(17.1,21.3,25.1,29.0,34.0,40.0,44.0,49.0,51.0,53.0) x3=c(92,93,96,94,100,101,105,112,112,112) x4=c(94,96,97,97,100 ,101,104,109,111,111) 1) appliquer le test de Klein 2) Effectuer le test de Farrar-Glauber 3) En utilisant l’élimination progressive et la régression pas à pas, sélectionner la ou les variables explicatives candidates celles dont le pouvoir explicatif est le plus important.

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