Titre : Modèles économétriques

Modèles économétriques : Questions médicales fréquentes

Nom anglais: Models, Econometric

Descriptor UI: D017059

Tree Number: N06.850.520.830.500.600.500

Termes MeSH sélectionnés :

Adolescent Behavior

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier un modèle économétrique approprié ?

Il faut analyser la nature des données et les relations entre les variables.
Modèles économétriques Analyse de données
#2

Quels tests sont utilisés pour valider un modèle ?

Des tests comme le test de normalité, le test de multicolinéarité et le test de spécification.
Tests statistiques Validité du modèle
#3

Qu'est-ce qu'un modèle de régression ?

C'est un modèle qui établit une relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.
Régression Analyse de régression
#4

Comment évaluer la performance d'un modèle ?

On utilise des indicateurs comme le R², l'erreur quadratique moyenne et le test de Fisher.
Évaluation de modèle R²
#5

Qu'est-ce qu'un modèle à variables instrumentales ?

C'est un modèle utilisé pour corriger les biais d'endogénéité en utilisant des variables externes.
Variables instrumentales Endogénéité

Symptômes 5

#1

Quels sont les signes d'un modèle mal spécifié ?

Des résidus non aléatoires, des valeurs aberrantes et des relations non linéaires.
Modèle mal spécifié Résidus
#2

Comment détecter l'hétéroscédasticité ?

En utilisant des tests comme le test de Breusch-Pagan ou en observant les résidus.
Hétéroscédasticité Tests de Breusch-Pagan
#3

Quels effets peut avoir la multicolinéarité ?

Elle peut rendre les estimations des coefficients instables et difficiles à interpréter.
Multicolinéarité Estimation des coefficients
#4

Qu'est-ce qu'un biais d'échantillonnage ?

C'est une erreur systématique due à un échantillon non représentatif de la population.
Biais d'échantillonnage Échantillonnage
#5

Quels sont les signes d'une autocorrélation ?

Des résidus corrélés dans le temps, souvent détectés par le test de Durbin-Watson.
Autocorrélation Test de Durbin-Watson

Prévention 5

#1

Comment éviter les biais dans les modèles ?

En s'assurant que l'échantillon est représentatif et en utilisant des méthodes de validation.
Biais Validation de modèle
#2

Quelles pratiques pour une bonne collecte de données ?

Utiliser des protocoles standardisés et s'assurer de la qualité et de la fiabilité des données.
Collecte de données Qualité des données
#3

Comment choisir les bonnes variables ?

En se basant sur la théorie, des études antérieures et des tests de significativité.
Sélection de variables Significativité
#4

Quelles sont les bonnes pratiques de modélisation ?

Utiliser des diagnostics appropriés, tester les hypothèses et valider le modèle sur des données nouvelles.
Pratiques de modélisation Diagnostics
#5

Comment éviter le surajustement ?

En utilisant des techniques de validation croisée et en limitant la complexité du modèle.
Surajustement Validation croisée

Traitements 5

#1

Comment corriger l'hétéroscédasticité ?

En utilisant des transformations de données ou des modèles de régression robustes.
Hétéroscédasticité Régression robuste
#2

Quelles méthodes pour traiter la multicolinéarité ?

On peut utiliser la sélection de variables, la régularisation ou l'analyse en composantes principales.
Multicolinéarité Analyse en composantes principales
#3

Comment améliorer un modèle économétrique ?

En ajoutant des variables pertinentes, en transformant les données ou en utilisant des modèles non linéaires.
Amélioration de modèle Modèles non linéaires
#4

Qu'est-ce que la régularisation ?

C'est une technique pour prévenir le surajustement en ajoutant une pénalité aux coefficients.
Régularisation Surajustement
#5

Comment utiliser des modèles de séries temporelles ?

Pour analyser des données chronologiques et prévoir des tendances futures à l'aide de lissage.
Séries temporelles Prévision

Complications 5

#1

Quelles sont les conséquences d'un modèle mal spécifié ?

Des prévisions inexactes, des décisions erronées et une mauvaise interprétation des résultats.
Modèle mal spécifié Prévisions inexactes
#2

Quels risques d'une autocorrélation non traitée ?

Elle peut conduire à des estimations biaisées et à des tests statistiques non fiables.
Autocorrélation Estimation biaisée
#3

Comment la multicolinéarité affecte-t-elle les résultats ?

Elle rend difficile l'évaluation de l'impact individuel des variables sur la variable dépendante.
Multicolinéarité Impact des variables
#4

Quelles erreurs peuvent survenir dans l'interprétation des résultats ?

Des conclusions hâtives, des généralisations inappropriées et des politiques mal orientées.
Interprétation des résultats Erreurs d'interprétation
#5

Quels effets d'un échantillonnage biaisé ?

Il peut fausser les résultats et mener à des recommandations inappropriées.
Échantillonnage biaisé Recommandations

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs influencent la sélection des variables ?

La théorie économique, la disponibilité des données et les objectifs de recherche.
Sélection de variables Théorie économique
#2

Comment la taille de l'échantillon affecte-t-elle les résultats ?

Un échantillon trop petit peut entraîner des estimations instables et des biais.
Taille de l'échantillon Estimations instables
#3

Quels sont les risques d'une mauvaise collecte de données ?

Des données inexactes peuvent fausser les résultats et compromettre la validité du modèle.
Collecte de données Validité du modèle
#4

Comment les variables omises affectent-elles le modèle ?

Elles peuvent introduire un biais et fausser les relations estimées entre les variables.
Variables omises Biais
#5

Quels sont les impacts d'une mauvaise spécification du modèle ?

Des prévisions erronées et des décisions basées sur des analyses incorrectes.
Mauvaise spécification Prévisions erronées
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale

Validation scientifique effectuée le 16/02/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

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Auteurs principaux

James Heckman

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Affiliations :
  • The University of Chicago, Department of Economics, 1126 E. 59 St., Chicago, IL 60637.
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Rodrigo Pinto

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Affiliations :
  • University of California at Los Angeles, Department of Economics, 315 Portola Plaza, Room 8385, Los Angeles, CA 90095.
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Tamás Krisztin

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Affiliations :
  • International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA) Laxenburg Austria.
  • Paris Lodron University of Salzburg (PLUS) Salzburg Austria.
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Philipp Piribauer

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Affiliations :
  • Austrian Institute of Economic Research (WIFO) Vienna Austria.
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Gagan Deep Sharma

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Affiliations :
  • University School of Management Studies, Guru Gobind Singh Indraprastha University, New Delhi-110078, India.
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Xing Wang

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Affiliations :
  • College of Economics and Management, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 211106, China. ilepay@126.com.
  • Research Center for Soft Energy Science, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 211106, China. ilepay@126.com.
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Dequn Zhou

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Affiliations :
  • College of Economics and Management, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 211106, China.
  • Research Center for Soft Energy Science, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 211106, China.
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Talat Ulussever

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Affiliations :
  • Department of Economics and Finance, Gulf University for Science and Technology, Hawally 32093, Kuwait.
  • Center for Sustainable Energy and Economic Development (SEED), Gulf University for Science and Technology, Hawally 32093, Kuwait.
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Serpil Kılıç Depren

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Affiliations :
  • Department of Statistics, Yildiz Technical University, 34220 İstanbul, Turkey.
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Mustafa Tevfik Kartal

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  • Strategic Planning, Financial Reporting, and Investor Relations Directorate, Borsa Istanbul, 34467 İstanbul, Turkey.
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Özer Depren

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  • Customer Experience Research Lab., Yapı Kredi Bank, 34330 İstanbul, Turkey.
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Ghulam Rasool Madni

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Affiliations :
  • Department of Economics, Division of Management and Administrative Science, University of Education, Lahore, Pakistan.
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Marcel Kremer

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  • Chair for Energy Trading and Finance, University of Duisburg-Essen, Universitätsstraße 12, 45141 Essen, Germany.
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Rüdiger Kiesel

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Affiliations :
  • Chair for Energy Trading and Finance, University of Duisburg-Essen, Universitätsstraße 12, 45141 Essen, Germany.
  • Department of Mathematics, University of Oslo, PO Box 1053 Blindern, 0316 Oslo, Norway.
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Florentina Paraschiv

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Affiliations :
  • NTNU Business School, Norwegian University of Science and Technology, 7491 Trondheim, Norway.
  • Institute for Operations Research and Computational Finance, University of St. Gallen, Bodanstrasse, 6, CH-9000 St. Gallen, Switzerland.
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Assel Mukasheva

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  • Department of Cybersecurity, Data Processing and Storage, Satbayev University, Almaty, Kazakhstan. mukasheva.a.82@gmail.com.
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Nurbek Saparkhojayev

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  • Dean of Engineering Faculty, Khoja Akhmet Yassawi International Kazakh-Turkish University, Turkestan, Kazakhstan.
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Zhanay Akanov

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  • President of Kazakh Society for Study of Diabetes, Member of AASD, Almaty, Kazakhstan.
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Amy Apon

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  • Professor, Chair of the Computer Science Division, Clemson University, Clemson, SC, USA.
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Sanjay Kalra

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Affiliations :
  • Department of Diabetes and Endocrinology, Bharti Hospital, Karnal, India.
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Sources (10000 au total)

Parent personality traits and problem behavior in adolescence: The mediating role of adolescent personality.

07 2023
DOI: 10.1002/jad.12164 PMID: 36942756

Parental personality traits are predicted to influence offspring outcomes through parenting behavior and offspring personality traits. This study explored whether mother and father personality traits ... After controlling for sociodemographic factors, results showed that problem behaviors in adolescence were most consistently related to mothers' scores on neuroticism and conscientiousness, and fathers... Overall, the findings of this study provide evidence that traits inherited (directly or indirectly) from parents might have an important role in shaping problem behavior in adolescence....

Male Female Adolescent Humans Problem Behavior +6 autres

Characterizing Adolescent Disclosures of Suicidal Thoughts and Behavior to Parents.

09 2023
DOI: 10.1016/j.jadohealth.2023.04.033 PMID: 37389524

Suicidal ideation and suicidal behavior (SI/SB) are prevalent among adolescents. Treatment of SI/SB in adolescents relies on their disclosure, yet there is limited research on adolescent SI/SB disclos... The present study characterized adolescent SI/SB disclosures in a sample of psychiatrically hospitalized adolescents, examining to whom they disclosed SI/SB, perceived parental responses to SI/SB disc... Results indicate that over 50% of youth disclosed their SI/SB directly to their parent and approximately 15%-20% of youth did not disclose their SI/SB to anyone prior to psychiatric hospitalization. P... Findings have important implications for supporting parents and adolescents in discussing SI/SB....

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