Le diagnostic du modèle : vérifier les hypothèses et la spécification
Le diagnostic économétrique regroupe l'ensemble des procédures permettant de vérifier si un modèle de régression respecte ses hypothèses (homoscédasticité, non-autocorrélation, normalité, absence de multicolinéarité) et si sa spécification est adéquate…
diagnostic
Le diagnostic économétrique regroupe l'ensemble des procédures permettant de vérifier si un modèle de régression respecte ses hypothèses (homoscédasticité, non-autocorrélation, normalité, absence de multicolinéarité) et si sa spécification est adéquate (forme fonctionnelle, variables omises). En L2 économétrie-1, les QCM CampusQCM (chapitres residus, multicolinearite, autocorrelation,…
Le diagnostic économétrique regroupe l'ensemble des procédures permettant de vérifier si un modèle de régression respecte ses hypothèses (homoscédasticité, non-autocorrélation, normalité, absence de multicolinéarité) et si sa spécification est adéquate (forme fonctionnelle, variables omises). En L2 économétrie-1, les QCM CampusQCM (chapitres residus, multicolinearite, autocorrelation, hypotheses-mco) testent les graphiques diagnostiques (résidus vs ŷ, Q-Q plot), les tests formels (Durbin-Watson, Breusch-Pagan, Jarque-Bera, VIF), et l'interprétation des anomalies (entonnoir = hétéroscédasticité, courbe = mauvaise forme). Un bon diagnostic précède toute inférence fiable sur les coefficients.
Objectifs d'apprentissage
- Définir le diagnostic économétrique et son rôle dans la démarche de régression
- Utiliser les graphiques de résidus pour détecter hétéroscédasticité et mauvaise spécification
- Présenter les tests formels (Durbin-Watson, Breusch-Pagan, Jarque-Bera, VIF)
- Identifier les observations influentes (levier, distance de Cook, résidus studentisés)
- Proposer des corrections en cas de violation (erreurs robustes, MCG, transformation)
Concepts clés à maîtriser
Graphiques de diagnostic
IntermédiaireTest de Durbin-Watson
IntermédiaireTest de Breusch-Pagan / White
IntermédiaireVIF (Variance Inflation Factor)
IntermédiaireObservations influentes
IntermédiaireL'histogramme ou le Q-Q plot des résidus permet de vérifier :
Auteurs et références
- Cook, R. D.; Weisberg, S. (1982) — Residuals and Influence in Regression, Chapman & Hall
- Breusch, T. S.; Pagan, A. R. (1979) — A Simple Test for Heteroscedasticity, Econometrica
- White, H. (1980) — A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator, Econometrica
Pièges fréquents à éviter
L'histogramme ou le Q-Q plot des résidus permet de vérifier :
Questions types d'examen
- Quels graphiques pour diagnostiquer un modèle de régression ?
- Comment interpréter le test de Durbin-Watson ?
- Que révèle un VIF élevé et que faire ?
- Quelle différence entre hétéroscédasticité et autocorrélation au diagnostic ?
- Comment identifier une observation influente ?
À retenir
Diagnostic = vérifier hypothèses et spécification. Graphiques : résidus/ŷ (hétéroscédasticité, forme), Q-Q (normalité). Tests : DW (autocorrélation), Breusch-Pagan/White (hétéroscédasticité), VIF (multicolinéarité). Influence : levier, Cook, studentisés. L'examinateur attend graphiques, tests et corrections associées.
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Questions fréquentes
Qu'est-ce que diagnostic en econometrie-1 ?
Le diagnostic économétrique regroupe l'ensemble des procédures permettant de vérifier si un modèle de régression respecte ses hypothèses (homoscédasticité, non-autocorrélation, normalité, absence de multicolinéarité) et si sa spécification est adéquate (forme fonctionnelle, variables omises). En L2 économétrie-1, les QCM CampusQCM…
Combien de questions sont disponibles ?
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Comment réviser diagnostic efficacement ?
Commencez par le mode Révision, lisez les corrections, refaites les erreurs après quelques jours, puis passez en mode Examen.
Ce QCM est-il adapté au programme de L2 ?
Oui, nos questions correspondent au programme officiel de L2 du cursus Economie.
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Oui, CampusQCM est entièrement optimisé pour smartphones et tablettes. Révisez diagnostic où que vous soyez, vos scores se synchronisent entre vos appareils.
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