Utilisateur:EtudiantEco
Comme mon pseudo l'indique, je suis étudiant en économie politique. Je suis intéressé par la statistique, l'économétrie. Plus particulièrement par l'étude des séries temporelles (modèles VECM, Threshold VECM). Je suis aussi utilisateur de R.
Je suis également très intéressé par la problématique de l'environnement et travaille actuellement sur l'écologie industrielle
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Un peu de chenit qui m'est utile
- le thé Projet:Mathématiques/Le_Thé
Les pages que je consulte souvent:
- Estimateur (statistique) [[Estimateur (statistique)|estimateur]]
- Biais (statistique) [[Biais (statistique)|estimateur biaisé]]
- Estimateur (statistique)#Convergence [[Estimateur (statistique)#Convergence|estimateur convergent]]
- Moment (mathématiques) [[Moment (mathématiques)|moment]]
- Espérance mathématique [[Espérance mathématique|espérance]]
- Variance (statistiques et probabilités) [[Variance (statistiques et probabilités)|variance]] ,
- Test d'hypothèse, moment (mathématiques),
- Stationnarité d'une série temporelle [[Stationnarité d'une série temporelle|stationnaire]]
- Variable indépendante et identiquement distribuée [[Variable indépendante et identiquement distribuée]]
- Aide:Formules TeX
Théorème
[modifier | modifier le code]{{Théorème|Définition|blabla}}
Définition — Une fonction d’un intervalle de vers est dite convexe lorsque, pour tous et de et tout dans on a :
Démonstration
[modifier | modifier le code]Modèle:Démonstration
{{démonstration|On peut montrer l'équivalence entre ces postulats à l'aide des [[Multiplicateur de Lagrange|multiplicateurs de Lagrange]]. Dans l'[[ensemble microcanonique]], l'énergie est fixée à une valeur <math>E</math>, et on a donc : :<math>p_i = 0 \qquad E_i \not = 0 </math> }}
- {{Résumé introductif trop long}}
lien anglais
[modifier | modifier le code]- {{Lien|Test de Dickey Fuller|en|trad=Dickey-Fuller test}}:
Artcile détaillée
[modifier | modifier le code]- {{article détaillé|1884 au Canada}}
Périodique
[modifier | modifier le code]- {{Article| auteur = Philips P.C.B| titre = Understanding Spurious Regression in econometrics | journal = Journal of econometrics | vol = 33 | date= 1986 | pages = 311-340}}
Philips P.C.B, « Understanding Spurious Regression in econometrics », Journal of econometrics, vol. 33, , p. 311-340
Tableau R et boite déroulante
[modifier | modifier le code]Résultat affiché | Code R | |||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Call: lm(formula = x ~ y) Residuals
Coefficients
Residual standard error: 0.972 on 498 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.0027, Adjusted R-squared: 0.000695 F-statistic: 1.35 on 1 and 498 DF,p-value: 0.246 |
set.seed(123) #Conditionnement du compteur aléatoire pour obtenir les mêmes valeurs que l'exemple x<-rnorm(500) #Simulation d'un bruit blanc y<-rnorm(500) #Simulation d'un bruit blanc summary(lm(x~y)) #Régression linéaire |
Résultat affiché | Code R | |||||||||||||||||||||||||
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Call: lm(formula = x ~ y) Residuals
Coefficients
Residual standard error: 0.972 on 498 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.0027, Adjusted R-squared: 0.000695 F-statistic: 1.35 on 1 and 498 DF,p-value: 0.246 |
x<-cumsum(rnorm(100)) #x: simulation d'une variable intégrée d'ordre 1 y<-cumsum(rnorm(100)) #y: simulation d'une variable intégrée d'ordre 1 summary(lm(y~x)) #Régression linéaire |
réf nécessaire
[modifier | modifier le code]- {{Référence nécessaire|En outre le PET des bouteilles d'[[eau gazeuse]] résiste à des pressions élevées (10 bars).}}
En outre le PET des bouteilles d'eau gazeuse résiste à des pressions élevées (10 bars).[réf. nécessaire]
Chenit
[modifier | modifier le code]- Texte utile?
Robinson, Joan. 1953–54. “The Production Function and the Theory of Capital.” Review of Economic Studies. 21:2, pp. 81–106
Even in the first case, in a time series generated from a stochastic process, we cannot say that the time series is stationary or nonstationary unless we know the generating process. In fact, any short time series (theoretically, any time series with finite length) can be generated by infinite stochastic processes, stationary and nonstationary.