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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The evaluation of deep-learning (DL) systems typically relies on the Area under the Receiver-Operating-Curve (AU-ROC) as a performance metric. However, AU-ROC, in its holistic form, does not sufficien...
The use of...
To estimate the summary sensitivity and specificity of...
Studies were included if PET/CT was performed for suspicion of PVE and IPD of both the PET/CT result and final diagnosis defined by a gold-standard assessment was available. There were 3 possible fina...
Seventeen studies were included with IPD available for 537 patients (from 538 scans). The summary sensitivity and specificity were 85% (95% CI 74.2%-91.8%) and 86.5% (95% CI 75.8%-92.9%) respectively ...
Developed as a plan-specific pre-treatment QA tool, Varian portal dosimetry promises a fast, high-resolution, and integrated QA solution. In this study, the agreement between predicted fluence and mea...
All patient plans and the corresponding verification plans were generated within the Eclipse treatment planning system. Four representative plans of different treatment sites (prostate, prostate with ...
Predicted and acquired portal dosimetry fluences demonstrated a high agreement evident by average gamma passing rates for the clinical patient plans of 99.90%, 96.64%, and 91.87% for γ...
Owing to the high achievable spatial resolution, portal dosimetry at the Halcyon can reliably be deployed as plan-specific pre-treatment QA tool to screen for errors. It is recommended to support the ...
Specific recognition and sensitive quantification of mRNA alternative splice variants have been a necessity for exploring the regulatory mechanism of RNA splicing and revealing the association between...
When evaluating potential new cancer screening modalities, estimating sensitivity, especially for early-stage cases, is critical. There are methods to approximate stage-specific sensitivity in asympto...
We fit natural history models to lung and ovarian cancer screening data that permitted estimation of stage-specific (early/late) true sensitivity, defined as the probability subjects screened in the g...
Stage-specific true sensitivities estimated by the lung cancer natural history model were 47% (early) and 63% (late). Simulation results for the prospective setting gave estimated sensitivities of 81%...
Existing methods for approximating stage-specific sensitivity in both prospective and retrospective scenarios are unsatisfactory; improvements are needed before they can be considered to be reliable....
Recombinant proteins in complex solutions are typically detected with tag-specific antibodies in Western blots. Here we describe an antibody-free alternative in which tagged proteins are detected dire...
Children with cancer often present with general and nonspecific symptoms leading to initial diagnostic workup inclusive of clinical imaging. Various sequences of magnetic resonance imaging (MRI) are b...
Enzyme-linked immunosorbent assays (ELISAs) are a cornerstone of modern molecular detection, but the technique still faces notable challenges. One of the biggest problems is discriminating true signal...
To evaluate the sensitivity and specificity of the ABCD progression display for keratoconus progression....
Data was collected from patients that underwent at least two Pentacam assessments 6 months apart. Sensitivity and specificity were calculated for the ABCD progression display. Progression was defined ...
Thirty eyes were evaluated over a median time of 10.3 months. Progression by criterion 1 resulted in a sensitivity of 61.9% and specificity of 88.9%. Progression by criterion 2 resulted in higher sens...
The ABCD progression display can assess keratoconus progression with high sensitivity and specificity, thus assisting the patients' decision-making process. The D parameter did not contribute to the s...
To systematically evaluate the evidence for the reliability, sensitivity and specificity of existing measures of vowel-initial voice onset....
A literature search was conducted across electronic databases for published studies (MEDLINE, EMBASE, Scopus, Web of Science, CINAHL, PubMed Central, IEEE Xplore) and grey literature (ProQuest for unp...
The search retrieved 6,983 records. Titles and abstracts were screened against the inclusion criteria by two independent reviewers, with a third reviewer responsible for conflict resolution. Thirty-fi...
A range of vowel-initial voice onset measurements have been applied throughout the literature, however, there is a lack of evidence regarding their sensitivity, specificity and reliability in the dete...
