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La régression fallacieuse désigne une situation dans laquelle l'utilisation de séries temporelles non stationnaires dans une régression linéaire fait apparaître des résultats erronés, trop optimistes, qui font croire à une relation entre les variables alors que ce n'est pas le cas.
1 févr. 2020 · Dans ce vidéos, nous observons le problème particulièrement important des régressions fallacieuses en séries temporelles.
Cet article montre qu’une régression multiple avec deux variables explicatives très corrélées entre elles, et dont les corrélations simples avec une variable dépendante sont quasi nulles, peut correspondre soit à une régression fallacieuse, soit à un modèle homéostatique très sensible à la présence d’observations atypiques à ...
La notion de stationnarité est importante dans la modélisation de séries temporelles, le problème de régression fallacieuse montrant qu'une régression linéaire avec des variables non-stationnaires n'est pas valide.
6 févr. 2023 · Cet article montre qu’une régression multiple avec deux variables explicatives très corrélées entre elles, et dont les corrélations simples avec une variable dépen-dante sont quasi nulles, peut correspondre soit à une régression fallacieuse, soit à un modèle homéostatique très sensible à la présence d’observations atypiques à
La régression fallacieuse désigne une situation dans laquelle l'utilisation de séries temporelles non stationnaires dans une régression linéaire fait apparaître des résultats erronés, trop optimistes, qui font croire à une relation entre les variables alors que ce n'est pas le cas.
4 mai 2012 · La régression simple estime une relation linéaire en tre deux variables observées N fois. Nous considérons des variables « standardisées », de moyenne nulle et d’écart type égal à l ...
