Tests sur les Coefficients de Régression
Les tests sur les coefficients permettent de vérifier des hypothèses sur les paramètres d'un modèle de régression. Le test de Student teste la significativité individuelle d'un coefficient (H0 : β = 0). Le test de Fisher teste la significativité globale du modèle. Le test de Wald généralise à des contraintes linéaires. Ces tests reposent sur les propriétés asymptotiques des estimateurs MCO sous les hypothèses standard.
🎯 Objectifs pédagogiques
À la fin de ce chapitre, vous devez être capable de :
- Maîtriser le test de Student sur un coefficient
- Appliquer le test de Fisher global
- Comprendre le test de Wald
- Interpréter les p-values et seuils
- Distinguer significativité statistique et économique
📚 Concepts clés à maîtriser
Notions fondamentales avec leurs définitions académiques :
- Test de Student
- Test de significativité individuelle (t-stat)
- Test de Fisher
- Test de significativité globale (F-stat)
- Test de Wald
- Test de contraintes linéaires générales
- P-value
- Probabilité d'erreur de type I
- Significativité
- Rejet de H0 au seuil choisi
📋 Plan type du cours
Structure du cours en Licence 2 :
- Rappels sur les tests d'hypothèses
- Test de Student individuel
- Test de Fisher global
- Test de Wald
- Intervalles de confiance
- Significativité statistique vs économique
👨🏫 Auteurs de référence
Économistes fondamentaux à connaître :
⚠️ Pièges fréquents
Erreurs classiques à éviter aux examens :
- Confondre significativité et importance économique
- Ignorer les hypothèses sous-jacentes
- Interpréter la p-value comme une probabilité que H0 soit vraie
💼 Applications concrètes
Exemples d'application dans le monde réel :
- Validation des modèles économétriques
- Tests de contraintes économiques
Niveau de ce chapitre : 🟡 Niveau intermédiaire