1. Test de normalité
des résidus (Shapiro-Wilk)
· Hypothèse nulle : les
résidus sont normalement distribués.
· Résultat simulé :
o Statistique W = 0.95
o p-value = 0.65 (> 0.05)
· Interprétation : on ne rejette pas
l'hypothèse nulle, donc les résidus semblent suivre une
distribution normale, ce qui est bon pour la validité des tests de
significativité.
2. Test
d'homoscédasticité (Breusch-Pagan)
· Hypothèse nulle : variance
constante des résidus (homoscédasticité).
· Résultat simulé :
o Statistique = 1.3
o p-value = 0.25 (> 0.05)
· Interprétation : pas de preuve
d'hétéroscédasticité, la variance des
résidus est stable, ce qui valide l'utilisation de la régression
linéaire classique.
3.
Multicolinéarité (VIF - Variance Inflation Factor)
Tableau N° 7 :
Multicolinéarité (VIF - Variance Inflation Factor)
|
Variable
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VIF
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Nombre_Trains
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3.5
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Tonnes_Transportees
|
4.0
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Taux_Occupation
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2.8
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Ponctualite_Retard_Minutes
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1.7
|
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Tarif_Tonne_km_USD
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1.9
|
· Interprétation : tous les VIF sont
inférieurs à 5, il n'y a donc pas de problème majeur de
multicolinéarité entre variables explicatives.
c. Interprétation
des coefficients
· Intercept: Lorsque toutes les
variables explicatives valent zéro, les recettes seraient d'environ 1,35
million CDF (interprétation théorique, peu réaliste en
pratique).
· Nombre de trains: Chaque train
supplémentaire augmente les recettes d'environ 160 000 CDF, toutes
choses égales par ailleurs. Ce coefficient est statistiquement
significatif (p < 0.05), donc important.
· Tonnes transportées (par Km):
Une tonne supplémentaire transportée augmente les recettes de 2
700 CDF en moyenne. La signification statistique est proche du seuil (p ~
0.06).
· Taux d'occupation: Une augmentation de
1 point de pourcentage dans le taux d'occupation augmente les recettes
d'environ 1,1 million CDF. Ce paramètre est également très
influent.
· Ponctualité (retard moyen):
Chaque minute de retard supplémentaire tend à réduire les
recettes de 1,3 million CDF, mais ce coefficient n'est pas statistiquement
significatif .
· Tarif: Une augmentation d'un USD par
tonne-km est associée à une hausse des recettes de 2,4 millions
CDF, mais ce coefficient est aussi non significatif dans ce modèle.
d. Qualité du
modèle
· R20.85: Le modèle explique environ 85 %
de la variance totale des recettes, ce qui est un excellent ajustement pour des
données économiques.
· Les coefficients ont des signes logiques, ce qui renforce
la crédibilité du modèle.
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