Méthodes statistiques de l'économie et de la gestion. Tome 4, Économétrie des variables qualitatives, théorie et application sous SAS®

La 4ème de couverture indique : "Le domaine des variables qualitatives a longtemps été un parent pauvre de l'économétrie. Mais, dans le dernier tiers du XXe siècle, il a connu un considérable gain d'intérêt sous l'effet de deux phénomènes principaux : le développement de l'a...

Szczegółowa specyfikacja

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Opis bibliograficzny
Wydane w:Méthodes statistiques de l'économie et de la gestion, 4
Główni autorzy: Delsart, Virginie, 1977-, Vaneecloo, Nicolas, 19..- (Autor)
Format: Livre papier
Język:Français
Wydane: Villeneuve d'Ascq : Presses universitaires du Septentrion DL 2020.
Seria:Méthodes statistiques de l'économie et de la gestion 4
Guides pratiques 8
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Variante du titre:Économétrie des variables qualitatives, théorie et application sous SAS®
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245 1 0 |a Méthodes statistiques de l'économie et de la gestion.  |n Tome 4,  |p Économétrie des variables qualitatives, théorie et application sous SAS®   |c Virginie Delsart, Nicolas Vaneecloo. 
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504 |a Notes bibliogr. 
505 0 |a P. 9 -- Introduction -- Première partie. Théorie -- P. 15 -- Chapitre 1. Le modèle linéaire et les raisons de son dépassement -- P. 15 -- 1. Le modèle linéaire dans le cas d'une variable dichotomique -- P. 23 -- 2. L'inconsistance du modèle linéaire et son dépassement : les modèles Logit et Probit -- P. 55 -- Chapitre 2. Estimation et test du modèle Logit -- P. 55 -- 1. L'estimation des paramètres du modèle -- P. 67 -- 2. Le test du modèle logit -- P. 81 -- 3. Les infractions aux hypothèses sous-jacentes de la modélisation et leurs effets -- P. 105 -- Chapitre 3. La qualité de l'ajustement et des prévisions réalisées -- P. 105 -- 1. La qualité de l'ajustement -- P. 119 -- 2. La prévision et ses erreurs -- P. 143 -- Chapitre 4. Les modèles polytomiques -- P. 146 -- 1. Le modèle Logit polytomique ordonné -- P. 150 -- 2. Le Logit multinomial, modèle polytomique non ordonné -- P. 166 -- 3. La modélisation des choix : le modèle Logit "conditionnel" -- Deuxième partie : Application sous SAS -- P. 197 -- Cas n˚1. Études des déterminants économiques ou sociaux de la possession d'un lave-vaiselle -- P. 201 -- Corrigé du Cas n˚1 -- P. 219 -- Cas n˚2. Établissement d'un score informatif pour le concours d'entrée d'une école universitaire d'économie et de management -- P. 225 -- Corrigé du Cas n˚2 -- P. 255 -- Cas n˚3. Étude des déterminants socio-économiques de l'audience des chaînes de télévision -- P. 261 -- Corrigé du Cas n˚3 -- P. 281 -- Cas n˚4. Déterminants économiques du choix d'un mode de transport -- P. 285 -- Corrigé du Cas n˚4 
520 |a La 4ème de couverture indique : "Le domaine des variables qualitatives a longtemps été un parent pauvre de l'économétrie. Mais, dans le dernier tiers du XXe siècle, il a connu un considérable gain d'intérêt sous l'effet de deux phénomènes principaux : le développement de l'analyse économique des choix au cas où seule une gamme limitée d'alternatives s'ouvre au décideur ; la volonté d'utiliser au mieux les informations sur les comportements des clients à présent enregistrés dans des bases de données informatisées. On dispose à présent, dans ce domaine, d'une riche matière théorique et technique, dont, d'ailleurs, les progrès ne sont pas achevés. L'ouvrage fournit un exposé approfondi de ces modélisations économétriques contemporaines des variables qualitatives (dichotomiques ou polytomiques) et de leur utilisation en particulier en matière de scoring (score d'attrition, de risque, de fraude...). Ses études de cas permettent au lecteur d'appliquer ces notions à la résolution de problèmes concrets tout en se familiarisant aux procédures SAS®. Il transmet les connaissances et compétences indispensables à tout étudiant engagé dans une formation d'économie appliquée ou de marketing quantitatif. Il intéressera également les étudiants inscrits dans un cursus d'ingénierie statistique, de traitement de la donnée massive, de sociologie quantitative et les praticiens (chargés d'études, statisticiens des entreprises et des administrations, data scientists ou data analysts) qui doivent extraire des données les évaluations synthétiques nécessaires à la prise de décision. Il sera également utile aux chercheurs en sciences humaines et sociales qui affrontent, dans un but, cette fois de pure connaissance, le même genre de matériau statistique." 
630 |a SAS  |n logiciel 
650 |a Économétrie 
650 |a Guides pratiques 
650 |a Problèmes et exercices 
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