Détails formation en Économétrie des modèles multiniveaux

Face à des données « multi-indicées », savoir choisir la modélisation la plus pertinente en fonction de ses besoins, connaître les avantages et limites des différents modèles statistiques classiquement utilisés.

Connaissance des modèles économétriques simples (formation économétrie 1).

La formation a pour but de présenter différents types de modèles permettant de prendre en compte l’hétérogénéité inobservée en présence de "données à indice multiple". Il peut, par exemple, s’agir de données sur des élèves dans des classes, de données sur les consultations de médecins auprès de différents patients, de données concernant différents médecins dans des établissements des soins, des salariés dans des entreprises, etc.

Aussi bien les modèles dits "multi-niveaux" que les "modèles mixtes" ou "modèles hiérarchiques" relèvent de cette logique.

Rappel sur le modèle linéaire : existence de l’estimateur des moindres carrés ordinaires (MCO), absence de biais, convergence, estimation de variance, efficacité

Présentation du modèle à effet fixe : propriétés, méthodes d’estimation

Présentation du modèle à effet aléatoire : propriétés, méthodes d’estimation

Discussion des deux types de modèle dans le cadre linéaire, présentation d’une procédure simple de test de modèle

Le cas des modèles binaires :

Rappel sur l’économétrie des modèles à variables qualitatives en coupe

Présentation du problème des paramètres incidents

Le modèle logit-conditionnel

Les modèles logit et probit à effet aléatoire

Exercices de programmation des différents modèles sur micro- ordinateur.

SAS (module STAT pour utiliser les procédures MIXED

Économétrie des modèles multiniveaux

Économétrie des modèles multiniveaux

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Prérequis

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