Le test de Breuch & Pagan Si les données sont homoscédastiques, le coefficient de détermination R2 ne devrait pas être égal à 0. Si H0 n'est pas rejeté, nous pouvons conclure que l'hétéroscédasticité, si elle existe, ne prend pas la forme fonctionnelle utilisée.
Le test de White consiste à estimer le modèle puis à régresser les carrés des résidus sur les variables indépendantes. Si le coefficient de détermination (R au carré) de cette régression est significativement différent de zéro, cela suggère la présence d'hétéroscédasticité.
Après avoir ouvert le menu XLSTAT, cliquez sur XLSTAT-Time / Tests d'hétéroscédasticité. Sélectionnez la colonne Résidus(Sucre) dans la boîte Résidus et la colonne Age dans la boîte variables explicatives. Activez l'option « test de White » puis cliquez sur OK pour lancer les calculs.
Test de significativité globale du modèle
Ce test (F-test) est basé sur la statistique de Fisher présentée en bas de la sortie R. Ici, comme la p-value associée est inférieure à 1%, on peut dire que l'on rejète fortement H0, à savoir le modèle est bien globalement significatif.
analyse graphique: L'une des façons les plus simples de vérifier l'homoscédasticité est de tracer les résidus du modèle de régression par rapport aux valeurs prévues.Si la propagation des résidus est à peu près la même à tous les niveaux de la ou des variables indépendantes, il peut être supposé que la variance des ...
Comment interpréter les valeurs P dans l'analyse de régression linéaire ? La valeur p pour chaque terme teste l'hypothèse nulle que le coefficient est égal à zéro (aucun effet). Une faible valeur p (<0,05) indique que vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle.
On parle d'homoscédasticité lorsque la variance des erreurs stochastiques de la régression est la même pour chaque observation i (de 1 à n observations).
Un test est dit statistiquement significatif lorsque le risque quantifié de se tromper, nommé p-valeur, est inférieur à un niveau de signification alpha. Pour être plus précis, la valeur-p est la probabilité d'obtenir une donnée aussi extrême sous l'hypothèse nulle.
Un résultat est souvent considéré comme statistiquement significatif s'il a une faible probabilité de se produire par hasard et si sa valeur p est inférieure à un seuil prédéterminé (généralement 0,05 ou 0,01).
Pour faire simple, une variable est significative avec un intervalle de confiance de 95% si son t-stat est supérieur à 1,96 en valeur absolue, ou bien si sa P-value est inférieure à 0,05.
Comment interpréter les sorties d'un test statistique : le niveau de significativité alpha et la p-value. Lors de la mise en place d'une étude, il faut spécifier un seuil de risque au-dessus duquel H0 ne doit pas être rejetée. Ce seuil est appelé niveau de significativité alpha et doit être compris entre 0 et 1.
Comment calculer le seuil de signification en audit ? Le seuil de signification peut représenter un chiffre entre 1 et 5% des capitaux propres, 5 à 10% du résultat net ou du résultat courant ou encore de 1 à 3% du chiffre d'affaires. Tout montant inférieur au seuil de signification sera écarté des travaux de révision.
Une autocorrélation signifie que les erreurs d'observations adjacentes sont corrélées. Si les erreurs sont corrélées, la régression par les moindres carrés peut sous-estimer l'erreur type des coefficients.
Si la valeur p du test de Levene est supérieure à 0,05, alors les variances ne sont pas significativement différentes les unes des autres (c'est-à-dire que l'hypothèse d'homogénéité de la variance est satisfaite).
L'intérêt du modèle logarithmique est de fournir des élasticités constantes, ce qui est plus simple du point de vue des calculs, même si cette hypothèse n'est pas complètement vraie. Ce tableau présente une typologie des élasticités les plus répandues.
Plus particulièrement, lorsque les tests d'hétéroscédasticité conduisent à retenir une hypothèse selon laquelle la variance des aléas dépend d'une variable explicative, on applique la méthode des MCO sur un modèle dont les observations sont rapportées à l'écart-type des aléas.
Test unilatéral : test statistique pour lequel on prend comme hypothèse alternative l'existence d'une différence dont le sens est connu. Test bilatérale : test statistique pour lequel on prend, comme hypothèse alternative, l'existence d'une différence, dans un sens ou l'autre.
Soit p>0,05: la différence n'est pas significative, on ne peut pas conclure à une différence. Soit p≤0,05: la différence est significative, le risque pris est précisé, sa valeur est appelée degré de signification.
Pour déterminer si des différences entre les moyennes sont statistiquement significatives, comparez la valeur de p du terme à votre seuil de signification pour évaluer l'hypothèse nulle. L'hypothèse nulle veut que les moyennes de population soient toutes égales.
Qu'est-ce que la significativité statistique ? La significativité statistique, ou seuil de signification, désigne le seuil à partir duquel les résultats d'un test sont jugés fiables. Autrement dit, ce seuil détermine la confiance dans la corrélation entre un test effectué et les résultats obtenus.
En statistique, le Test de Levene est une statistique déductive utilisée pour évaluer l'égalité de variance pour une variable calculée pour deux groupes ou plus. Certaines procédures statistiques courantes supposent que les variances des populations à partir desquelles différents échantillons sont prélevés sont égales.
Les tests d'homogénéité permettent de décider si plusieurs sous-populations sont homogènes par rapport à un critère donné.
L'analyse de la variance (ANOVA) est très utilisée en statistique et dans le domaine des études marketing. Cette méthode analytique puissante sert à mettre en avant des différences ou des dépendances entre plusieurs groupes statistiques.