Université Paris Dauphine 2004/2005
 

Modèles linéaires et généralisations



Professeur: Ch. Robert, Bureau B638, tel. 4535       xian@ceremade.dauphine.fr
Charges de TD: Celine Lacaux   lacaux@ceremade.dauphine.fr                                                  
                              Matthieu de Lapparent matthieu@delapparent.com


Ce cours présente les techniques statistiques de traitement de modèles à variables dépendantes, en insistant sur le cas particulier du modèle linéaire. Il insistera sur les aspects de modélisation (définition et choix de modèles) autant que sur les aspects inférentiels (estimation et test), et incluera autant que possible des exemples de cas et des sorties SAS.

 
 

Plan et guide de lecture

(Les références aux ouvrages sont classées par ordre décroissant de pertinence.)

     
    0. Quelques exemples introductifs
     
  1. Bases probabilistes et statistiques
      2. 1.1 Rappels sur les tests d'hypotheses   [GM2, Chapitres 14, 15 et 16], [RCP, § 5.2]     [TD 1 | corrige]
      1.2 Statistique bayésienne de base     [RCP, Chapitres 1, 3, 4 et § 5.1], [LCA, § 4.3]   [Transparents] [TD 2 | corrige]
      1.4 M-estimateurs         [GM1, Chap. 8], [MON, Chap. 5], [ABC, § II.4 et § II.5]
      1.5 Estimateurs de type moment     [GM1, § 9.A, § 9.E], [MON, Chap. 6]
      1.6 Tests asymptotiques    [GM2, Chap. 17], [MON, Chap. 8]   [TD 3 | corrige]
  2. Le modele linéaire
      3. 2.0 Rappels sur la loi normle     [CHR. Chap. 1], [GM2, Rappels R.I et R.I], [RTG, Appendix A.14]
      2.1 Estimation et prévision  [CHR, Chap. 2], [RTG, Chap. 3], [GM1, § 11.B], [ABC, Chap. I] [TD 4 | corrige]
      2.2 Tests          [CHR, Chap. 3 et 5], GM2, § 17.C, § 19.A], [RTG, § 3.7]
      2.3 Choix de modèles       [CHR, Chap. 13 et 14], [GM2, Chap. 2], [RTG, § 3.8]  [Exemple de sortie SAS]
  3. Les modèles linéaires généralisés
      4. 3.0 Les familles exponentielles    [RCP, § 3.3.1], [ABC, § V.1 et § V.2], [LCA, § 1.5]
      3.1 Introduction         [ABC, § V.3], [MCN, Chap. 2]  [TD 5 | corrige]
      3.2 Variables binaires et polytomiques     [MCN, Chap. 3]
      3.3 Modeles loglineaires       MCN, Chap. 5 et 6]
      3.4 Quasi-vraisemblance       [ABC, § V.7], [MCN, Chap. 9]
      3.5 Analyse des résidus      [ABC, Chap. VI]

Examen et partiel

Les deux epreuves portent sur le cours : Chapitre 1 pour le partiel, Chapitres 1-3 pour l'examen.
Dans les deux cas, tous les documents sont autorises.

 Le partiel aura lieu le 9 novembre 2004 [partiel 2001|corrige][partiel 2002|corrige][partiel 2003|corrige][partiel 2004|corrige]
L'examen aura lieu le ??? decembre  [Examen 2000|corrige][Examen 2001|corrige] [Examen 2002|corrige][Examen 2003|corrige]

Consultez les tableaux d'affichage pour verifier dates, heures, et lieux !

Références
    [ABC ]   Antoniadis, A.,  Berruyer, J., Carmona, R. (1992) Régression non-linéaire et applications. Economica, Paris.
    [CHR]    Christensen, R. (1987) Plane Answers to Complex Questions. J. Wiley, New York.
    [GM1 ]   Gouriéroux, C., Monfort, A. (1996) Statistique et Modèles Econométriques, vol. 1. Economica, Paris.
    [GM2 ]   Gouriéroux, C., Monfort, A. (1996) Statistique et Modèles Econométriques., vol. 2. Economica, Paris.
    [LCA ]    Lehmann, E.L., Casella, G. (1998) Theory of Point Estimation. Springer-Verlag, New York.
    [MCN ]   McCullagh, P. and Nelder, J.A. (1989) Generalized Linear Models. Chapman & Hall, London.
    [MON ]   Monfort, A. (2000) Statistique, Cours de l'Ecole Polytechnique, Palaiseau.
    [RTG ]    Rao, C., Toutenburg, H. (1999). Linear Models. Least Squares and Alternatives. Springer-Verlag, New York.
    [RCP ]    Robert, C. (1992) L'Analyse statistique bayésienne. Economica, Paris.
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