normalite des residus


– instabilité des estimateurs des coefficients: des faibles fluctuations concernant les données entraînent des fortes variations des valeurs estimées – multicolinéarité parfaite : estimation des coefficients est impossibleb) Test de multicolinéarité: Soit le modèle

, … 2 2 1 1 0 j kj k j j j x a x a x a a y       

n j ,…, 1 

Test de Klein Ce test est basé sur la comparaison du coefficient de détermination

2

R et les coefficients de corrélation simple

2

j i x xr

entre les variables explicativesix et

j

x pour j i

Si

2 2 R r j ix x

il y a présomption de multicolinéarité Test de Farrar et Glauber Les hypothèses de ce test



 

s dépendante licatives séries D H

es orthogonal licatives séries D H

exp 1 :

exp 1 :

1

0

) 0 ) , (cov( 

j

i x x

La règle de décision

      ) ( : ) ( : ) (

2 2

1

2 2

0 2

      

K c

K c

c

aa d ) ( 6 5 2 1

2

D Ln K n

c

         

;

) 1 ( 2 1   k k K 10

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