VRAI OU FAUX
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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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
4. Dans une re̝gression multiple, il y a 𝑝 − 𝝾 degre̝s de liberte̝ dans les re̝sidus de moindres carre̝s ordinaires.
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
12. L’omission d’une variable pertinente dans une re̝gression entraîne toujours l’apparition d’un biais
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
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
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
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
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
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
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