VRAI OU FAUX

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Test de Statistiques et Régression

Testez vos connaissances sur les concepts de statistiques et de régression. Ce quiz de 53 questions vous permettra d'évaluer votre compréhension concernant les corrélations, la régression, et bien plus encore.

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53 Questions13 MinutesCreated by AnalyzingWave45

1. Une mesure naturelle de l'association entre deux variables ale̝atoires est le coefficient de corre̝lation

VRAI

FAUX

2. La covariance d’e̝chantillonnage entre les re̝gresseurs et les re̝sidus des moindres carre̝s ordinaires (MCO) est toujours positive

VRAI

FAUX

3. Le R2 est le rapport de la variation explique̝e par rapport à la variation totale

VRAI

FAUX

4. Dans une re̝gression multiple, il y a 𝑝 − 𝝾 degre̝s de liberte̝ dans les re̝sidus de moindres carre̝s ordinaires.

VRAI

FAUX

5. Le 𝑅 est toujours supe̝rieur au 𝑅

VRAI

FAUX

6. Si une variable explicative est le produit de deux autres variables explicatives, il y a multicoline̝arite̝ parfaite

VRAI

FAUX

7. Si la somme de toutes les variables explicatives est e̝gale à ze̝ro pour toutes les observations, il y a multicoline̝arite̝ parfaite.

VRAI

FAUX

8. On doit prendre le 𝑅2 du modèle pour calculer le 𝑉𝝼𝝹

VRAI

FAUX

9. L’estimateur des moindres carre̝s ordinaire de 𝜷 est toujours sans biais.

VRAI

FAUX

10. L’hypothèse d’homosce̝dasticite̝ est ne̝cessaire pour que 𝜷 soit sans biais

VRAI

FAUX

11. L’hypothèse de stricte exoge̝ne̝ite̝ est suffisante pour que 𝜷 soit sans biais

VRAI

FAUX

12. L’omission d’une variable pertinente dans une re̝gression entraîne toujours l’apparition d’un biais

VRAI

FAUX

̂ 13. La variance inconditionnelle de 𝜷 est identique à sa variance conditionnelle

VRAI

FAUX

14. L’hypothèse de normalite̝ des erreurs est ne̝cessaire pour que 𝜷 soit « BLUE »

VRAI

FAUX

15. Plus le 𝑅2 est grand, plus la statistique F est grande

VRAI

FAUX

16. La loi 𝑡 de Student est identique à la loi normale si les degre̝s de liberte̝ sont supe̝rieurs à 30

VRAI

FAUX

17. Plus la probabilite̝ critique est grande, plus vraisemblable sera l’hypothèse nulle.

VRAI

FAUX

18. On peut calculer la statistique 𝝹 de significativite̝ globale à partir du 𝑅2 de la re̝gression.

VRAI

FAUX

19. On peut calculer la statistique 𝝹 de significativite̝ globale à partir du 𝑅 de la re̝gression.

VRAI

FAUX

20. Plus le 𝑅2 de la re̝gression est grand, plus la significativite̝ globale des paramètres est rejete̝e

VRAI

FAUX

21. Si les contraintes sont exactes, la variance des MCC est plus grande que la variance des MCO.

VRAI

FAUX

22. La loi 𝝹(1 , 𝑝 − 𝝾) est e̝quivalente au carre̝ d’une loi 𝑡(𝑝 − 𝝾)

VRAI

FAUX

23. La loi 𝝹(𝝽 , 𝑝 − 𝝾) est e̝quivalente à la loi 𝝹(𝑝 − 𝝾 , 𝝽)

VRAI

FAUX

24. Il suffit d’estimer le modèle contraint pour obtenir une statistique 𝝹.

VRAI

FAUX

Faux 25. On peut calculer la statistique 𝝹 à partir des 𝑅2 des modèles contraints et non contraints

VRAI

FAUX

26. Le test de Chow peut se calculer à partir des 𝑅2 des modèles complets et se̝pare̝s en 2 groupes

VRAI

FAUX

27. Le test 𝝶𝑈𝑆𝑈𝑀 est utile en coupes instantane̝es

VRAI

FAUX

28. Le test 𝝶𝑈𝑆𝑈𝑀SQ ve̝rifie la stabilite̝ des paramètres dans le temps

VRAI

FAUX

29. Le test de Jarque et Be̝ra repose sur des proprie̝te̝s asymptotiques

VRAI

FAUX

30. Le test de Jarque et Be̝ra est utile en grand e̝chantillon.

VRAI

FAUX

31. La limite en probabilite̝ est un concept asymptotique.

VRAI

FAUX

32. Si une se̝quence de variables ale̝atoires converge en probabilite̝, alors elle converge en moyenne quadratique.

VRAI

FAUX

33. Si une se̝quence de variables ale̝atoires converge presque sûrement, alors elle converge en probabilite̝

VRAI

FAUX

34. Si une variable ale̝atoire converge en distribution, alors elle converge en probabilite̝.

VRAI

FAUX

35. Un processus stochastique caracte̝rise une coupe instantane̝e.

VRAI

FAUX

36. Une re̝alisation est une observation particulière d’un processus stochastique.

VRAI

FAUX

37. Un processus stochastique est stationnaire s’il a toujours la même valeur

VRAI

FAUX

38. Toute fonction continue d’un processus stationnaire est aussi stationnaire

VRAI

FAUX

39. Si un processus stochastique est stationnaire, le carre̝ de ce processus stochastique n’est pas être stationnaire

VRAI

FAUX

40. On peut estimer de manière convergente les deux premiers moments d’un processus stochastique ergodique avec une seule re̝alisation suffisamment longue de ce processus

VRAI

FAUX

41. La moyenne d’un processus stochastique stationnaire et ergodique est un estimateur convergent de l’espe̝rance des variables ale̝atoires de ce processus

VRAI

Faux

42. Une marche ale̝atoire est une martingale

Vrai

Faux

43. Une martingale en diffe̝rence a pour espe̝rance la valeur pre̝ce̝dente de la variable ale̝atoire.

Vrai

Faux

44. Si le processus des variables de̝pendantes et explicatives est stationnaire et ergodique et si les re̝gresseurs sont endogènes, l’estimateur des MCO est convergent

VRAI

FAUX

45. L’estimateur des MCO est normalement distribue̝ si le processus de la variable de̝pendante est une marche ale̝atoire

VRAI

FAUX

46. Le modèle de re̝gression : 𝑦 = 𝛼 + 𝛽𝑥 + 𝛾𝑥2 + 𝜀 est un modèle non line̝aire dans les paramètres.

VRAI

FAUX

47. Le modèle de re̝gression : 𝑦 = 𝛼 + 𝛽𝑥𝛾 + 𝜀 est un modèle non line̝aire dans les paramètres.

VRAI

FAUX

48. Le modèle de re̝gression : 𝑦 = 𝛼 + 𝛽𝑥 + (1❄𝛽)𝑧 + 𝜀 est un modèle non line̝aire dans les paramètres

VRAI

FAUX

49. Le R2 ajuste̝ d’un modèle non line̝aire a la même interpre̝tation que celui d’un modèle line̝aire.

VRAI

FAUX

50. Il faut utiliser un test non line̝aire si l’hypothèse nulle est : 𝝻0: 𝛽1𝛽2 − 𝛽3 = 0

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