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Mesures et déterminants de la confiance des ménages sur la situation économique au Cameroun: cas de la ville de Yaoundé

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par Yannick Noa Ngono Noa
Institut sous régional de statistique et d'économie appliquée (ISSEA-CEMAC) Yaoundé - Ingénieur d'application de la statistique, option économie appliquée 2011
  

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4.2 Diagnostic du modèle

Ici, il est question de d'etecter et de traiter les observations pouvant influencer les coefficients du modèle de facon significative. Plus sp'ecifiquement, dans l'objectif d'obtenir un bon ajustement, nous devons rep'erer les observations qui influencent sur la validit'e du modèle et par cons'equent, qui biaisent les analyses.

Une plus grande attention est accord'ee sur les observations jug'ees trop 'eloign'ees du nuage de point. Il s'agit des outliers (pour les observations qui ne suivent pas le mouvement g'en'eral des autres observations de la s'erie) et des leverage (pour des observations qui ont un effet de levier important sur l'estimation du modèle). Les résidus de Pearson, la distance de Cook et le Dbeta sont les principaux indicateurs utilis'es.

4.2.1 Description des principaux indicateurs

Le résidu de Pearson

Il s'agit du r'esidu r2 qui permet de mesurer l'efficacit'e de bpi = F(Xi b/3) comme estimateur de Yi. Mais, l'incertitude li'ee a` la loi de r2 contraint d'utiliser les r'esidus de Pearson

~~ > 2.

standardis'es rstd

i . On parle d'outlier lorsque ~rstd

i

Le Dbeta et distance de cook

Le Dbeta est une statistique permettant de mesurer l'influence d'une observation sur le coefficient de r'egression, notamment la variation du signe ou de la valeur des coefficients si elle est retir'ee de la base. En pratique, l'on suspecte les observations dont la valeur absolue du Dbeta est sup'erieure a`2 vn. Pour ce qui est de la distance de cook, une observation est int'eressante lorsque sa distance de Cook est inf'erieure a` l'unit'e.

Th`eme : Mesures et déterminants de la confiance des ménages sur la situation économique au Cameroun: Cas de la yille de Yaoundé.

TAB. 4.11 - Récapitulatif du diagnostic du modèle

INDICATETJRS

VALETJR AVANT DIAGNOSTIC

VALETJR APRES DIAGNOSTIC

DIFFERENCE

Nombres d'observations

2433

2390

-43

Nombre de covariate pattern

2274

2240

-34

Hosmer et Lemeshow

2 (prob=0,9)

4,67 (prob=0,7920)

2,67

AIC

3184,27

3080,963

-103,307

BIC

3387,161

3265,893

-121,268

Log pseudo likelihood

-1557,1351

-1508,4817

48,6534

pseudo R2

0,0652

0,0772

0,012

Sensibilité

80,51%

80,25%

-0,26%

Spécificité

41,78%

42,50%

0,28%

Taux de bon classement

63,67%

63,93%

0,26%

Surface de ROC

0,6635

0,6742

0,0107

LR chi2

217,16

252,22

35,06

chi2 Pearson

2293,70

2230,38

-63,32

Source : Nos calculs sur STATA, a` partir de ICMY, ISSEA 2010

4.2.2 Résultats du diagnostic

Après diagnostic du modèle, nous avons relevé43 valeurs suspectes. Comme nous pouvons le voir sur le tableau ci-dessus, le modèle s'est globalement amélioré. Ce qui traduit un effet positif du diagnostic effectué

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