Comment identifier un modèle économétrique approprié ?
Il faut analyser la nature des données et les relations entre les variables.
Modèles économétriquesAnalyse 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 statistiquesValidité 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.
RégressionAnalyse 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 modèleR²
#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 instrumentalesEndogénéité
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 spécifiéRésidus
#2
Comment détecter l'hétéroscédasticité ?
En utilisant des tests comme le test de Breusch-Pagan ou en observant les résidus.
HétéroscédasticitéTests de Breusch-Pagan
#3
Quels effets peut avoir la multicolinéarité ?
Elle peut rendre les estimations des coefficients instables et difficiles à interpréter.
MulticolinéaritéEstimation 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'échantillonnageÉchantillonnage
#5
Quels sont les signes d'une autocorrélation ?
Des résidus corrélés dans le temps, souvent détectés par le test de Durbin-Watson.
AutocorrélationTest 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.
BiaisValidation 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 donnéesQualité des données
#3
Comment choisir les bonnes variables ?
En se basant sur la théorie, des études antérieures et des tests de significativité.
Sélection de variablesSignificativité
#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 modélisationDiagnostics
#5
Comment éviter le surajustement ?
En utilisant des techniques de validation croisée et en limitant la complexité du modèle.
SurajustementValidation croisée
Traitements
5
#1
Comment corriger l'hétéroscédasticité ?
En utilisant des transformations de données ou des modèles de régression robustes.
HétéroscédasticitéRégression robuste
#2
Quelles méthodes pour traiter la multicolinéarité ?
On peut utiliser la sélection de variables, la régularisation ou l'analyse en composantes principales.
MulticolinéaritéAnalyse 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 modèleModèles non linéaires
#4
Qu'est-ce que la régularisation ?
C'est une technique pour prévenir le surajustement en ajoutant une pénalité aux coefficients.
RégularisationSurajustement
#5
Comment utiliser des modèles de séries temporelles ?
Pour analyser des données chronologiques et prévoir des tendances futures à l'aide de lissage.
Séries temporellesPrévision
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 spécifiéPrévisions inexactes
#2
Quels risques d'une autocorrélation non traitée ?
Elle peut conduire à des estimations biaisées et à des tests statistiques non fiables.
AutocorrélationEstimation 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.
MulticolinéaritéImpact 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 résultatsErreurs d'interprétation
#5
Quels effets d'un échantillonnage biaisé ?
Il peut fausser les résultats et mener à des recommandations inappropriées.
Échantillonnage biaiséRecommandations
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 variablesThéorie 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'échantillonEstimations 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 donnéesValidité 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 omisesBiais
#5
Quels sont les impacts d'une mauvaise spécification du modèle ?
Des prévisions erronées et des décisions basées sur des analyses incorrectes.
Mauvaise spécificationPrévisions erronées
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Women's education is the base for faster economic growth, longer life expectancy, lower population growth, improved quality of life, and a high rate of investment return in developing countries. Histo...
Secondary data on women's data sets were obtained from the 2016 Ethiopia Demographic and Health Survey. A population-based cross-sectional study design was used for the survey. The sampling technique ...
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Retrospective cohort study....
We analyzed the records of commercially insured children and adolescents aged 11 to 14 years using Connecticut's All-Payer Claims Database from January 2012 to December 2017....
A total of 23,911 adolescents receiving care from 933 ACO-attributable providers and 923 non-ACO-attributable providers were included. The mean rate of HPV vaccine initiation was 53% overall (51% amon...
Adolescents receiving care from ACOs were significantly more likely to initiate and complete HPV vaccination than were adolescents receiving care in non-ACO settings. Variation in HPV vaccine uptake a...
The basic random effects meta-analytic model is overwhelmingly dominant in psychological research. Indeed, it is typically employed even when more complex multilevel multivariate meta-analytic models ...
Substantial inequalities exist in childhood vaccination coverage levels. To increase vaccine uptake, factors that predict vaccination coverage in children should be identified and addressed....
Using data from the 2018 Nigeria Demographic and Health Survey and geospatial data sets, we fitted Bayesian multilevel binomial and multinomial logistic regression models to analyse independent predic...
Factors associated with vaccination were broadly similar for documented versus recall evidence of vaccination. Based on any evidence of vaccination, we found that health card/document ownership, recei...
Our analysis has highlighted socio-demographic and health care access factors that affect not only beginning but completing the vaccination series in Nigeria. Other factors not measured by the DHS suc...
Neonatal mortality remains a persisting public health challenge in Ethiopia. Timely intervention to neonatal morbidity and early neonatal care visit could reduce the burden of mortality. Studies relat...
A secondary data analysis using 2016 EDHS data was conducted among 7590 women who had live births two years preceding the survey. A multilevel mixed-effect logistic regression analysis model was used ...
Home based care by health care providers was low. Therefore, measures should be taken in increasing the number of nearby health care facility, strengthen the continuum of care on antenatal care follow...
Early marriage, defined as marriage under the age of 18, is widely recognized as a human rights violation with deleterious consequences on women's health and well-being. It persists as a significant g...
This study included a total weighted sample of 18,228 married women aged 18 to 49 years, extracted from the most recent nationally representative Bangladesh Demography and Health Survey (2017-18). We ...
Overall, 74.27% [95% CI: 73.15, 75.35] women got married before reaching the age of 18 years. Early marriage was more prevalent in Rajshahi (82.69%), Rangpur (81.35%), and Khulna division (79.32%). Wo...
This study underscores the alarming prevalence of early marriage among women in Bangladesh, with three-fourths experiencing early marriage, particularly in specific regions. Notably, women education a...
(1) Background: The purpose of this study was to identify the prevalence of obesity and stunting among Brazilian adolescents and its associations with social determinants of health (individual, family...
