Titre : Modèles économétriques

Modèles économétriques : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Interpersonal Relations

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
#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

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.

Serpil Kılıç Depren

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

Mustafa Tevfik Kartal

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

Özer Depren

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Affiliations :
  • Customer Experience Research Lab., Yapı Kredi Bank, 34330 İstanbul, Turkey.

Ghulam Rasool Madni

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

Marcel Kremer

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

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

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Affiliations :
  • 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)

Caring behaviours demonstrated to nursing students in the interpersonal relation with the faculty: A cross sectional study.

Nursing students need to experience caring in their educational environment in order to learn how to care for the patients.... The present study describes the caring model demonstrated by the faculty to the nursing students through their behaviours, from the perspective of both students and faculty members.... A cross-sectional, descriptive, observational study was conducted.... The sample included 286 students and faculty members.... The Nursing Students' Perceptions of Instructor Caring assessing tool was used to gather the data.... After analysing 676 questionnaires, it was revealed a moderately high level of caring perceived by the students. The most appreciated dimension was control versus flexibility, reporting a mean value o... The caring perceived by the student was expressed through behaviours that inspired confidence in them, promoted a climate of learning and support, helped them to recognise the meaning of life, showed ...

Association between interpersonal relations and anxiety, depression symptoms, and suicidal ideation among middle school students.

This study aimed to explore the relationship between different types of interpersonal relationships and anxiety symptoms, depressive symptoms, and suicidal ideation and discusses the impact of differe... The Patient Health Questionnaire Depression Scale, the Chinese version of the Generalized Anxiety Scale, suicidal ideation questions, and interpersonal relations items were used to measure the depress... The mother-child relationship had direct impacts of -0.06, -0.07, and -0.06 on anxiety symptoms, depressive symptoms, and suicidal ideation. On anxiety symptoms, depressive symptoms, and suicidal idea... The father-child relationship affects suicidal ideation and depression the most, followed by the mother-child relationship, the teacher-student interaction, and the peer relationship. The teacher-stud...

Interpersonal facilitators of complicated grief and depression in the aftermath of suicide loss: The mediated roles of suicide-related shame and guilt.

Suicide-loss survivors (SLSs) are recognized as an at-risk population for several mental health complications, including complicated grief (CG) and depression. Recent studies have emphasized the contr... Participants were 152 SLSs aged 18-70 who completed questionnaires assessing thwarted belongingness, self-disclosure, and social support at index measurement (T1); suicide-related shame and guilt and ... The integrated model revealed that the interpersonal factors of social support and self-disclosure at T1 significantly and negatively predict CG and depression (respectively) at T2. Thwarted belonging... The findings highlight the critical role of interpersonal factors in facilitating CG and depression among SLSs. Theoretical implications relating to healing processes are discussed, as well as focused...

Distress factors of voice-hearing in young people and social relating: Exploring a cognitive-interpersonal voice-hearing model.

Little is known about the factors that can maintain the distress related to voice-hearing experiences in youth. Building upon understandings developed with adults, this study aimed to explore the asso... This was an observational, cross-sectional, survey study.... Thirty-four young people (age 14-18 years) who were hearing voices completed measures about voices (characteristics, relating and beliefs) and relating to social others (negative relating styles, soci... Perceiving the voices as dominant, intrusive, and persecutory and resisting them was significantly associated with distress. Adjusting for loudness and negative content rendered the association betwee... Beliefs about voices being persecutory, dominant, intrusive and resisting voices seem to be significant contributors of distress in young people. In terms of proximity and power, relating to voices an...