Tableau 1 : Estimation des
paramètres
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Dependent Variable: AV
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Method: ML - Binary Logit
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Date: 08/22/06 Time: 21:28
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Sample: 1 8762
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Included observations: 8762
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Convergence achieved after 8 iterations
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Covariance matrix computed using second derivatives
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Variable
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Coefficient
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Std. Error
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z-Statistic
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Prob.
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C
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-4.777436
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0.375539
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-12.72154
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0.0000
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AGE
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0.386311
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0.251868
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1.533782
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0.1251
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EMAT
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0.357611
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0.328988
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1.087004
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0.2770
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DES
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-1.886920
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0.198461
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-9.507751
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0.0000
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GEST
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0.132616
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0.038300
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3.462595
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0.0005
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NIVET
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1.444990
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0.207399
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6.967213
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0.0000
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PROF
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0.316248
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0.121258
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2.608062
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0.0091
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Mean dependent var
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0.015978
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S.D. dependent var
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0.125398
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S.E. of regression
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0.122910
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Akaike info criterion
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0.146733
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Sum squared resid
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132.2614
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Schwarz criterion
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0.152388
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Log likelihood
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-635.8383
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Hannan-Quinn criter.
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0.148660
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Restr. log likelihood
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-717.9907
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Avg. log likelihood
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-0.072568
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LR statistic (6 df)
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164.3048
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McFadden R-squared
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0.114420
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Probability(LR stat)
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0.000000
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Obs with Dep=0
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8622
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Total obs
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8762
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Obs with Dep=1
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140
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L'estimation a utilisé la technique de maximum de
vraisemblance et s'est étendu sur un échantillon de 8762 dont 140
ayant une valeur y=1 et 8622 ayant une valeur y=0.
Les valeurs de coefficients de C et de DES sont
négatives et cela implique que ces deux facteurs diminuent la
probabilité de l'avortement provoqué alors que les facteurs EMAT,
AGE, GEST, NIVET et PROF ont des coefficients positifs impliquant que leur
accroissement augmente la probabilité de la réponse. Cependant au
regard des probabilités leur attachées, les coefficients de AGE
et EMAT sont non significatifs.
La logvraisemblance (LL) est de -635,8383 donc une moins
double logvraisemblance de 1271,6766(-2LL)
La statistique LR est compilée comme -2(RLL-LL) et est
un analogue de F-statistique dans les modèles de régression
linéaire et teste la signification globale du modèle. A un
degré de liberté de 6, la statistique LR est 164,3048. Elle
significative vue sa probabilité de 0,000 (inférieure à
0.05). La probabilité LR se distribue selon la distribution de
chi-carré avec un degré de liberté égale au nombre
des variables estimées.
Le pseudo-R2 de McFadden est un analogue de
R2, le coefficient d'ajustement et sa valeur se situe entre 0 et
1(3)
Représentation EViews de
l'équation
Estimation Command:
=====================
BINARY(D=L) AV C AGE EMAT DES GEST NIVET PROF
Estimation Equation:
=====================
AV = 1-@LOGIT(-(C(1) + C(2)*AGE + C(3)*EMAT + C(4)*DES +
C(5)*GEST + C(6)*NIVET + C(7)*PROF))
Substituted Coefficients:
=====================
AV = 1-@LOGIT(-(-4.777436231 + 0.3863106543*AGE +
0.3576108643*EMAT - 1.886920213*DES + 0.1326159989*GEST + 1.444990369*NIVET +
0.3162477663*PROF))
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