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Mesure et déterminants de la confiance des ménages sur la situation économique: 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) - Ingénieur d'application de la statistique, option économie appliquée 2011
  

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4.3 Qualitédu modèle

Il s'agit ici d'évaluer la qualitédu modèle estiméaprès diagnostic. Cette évaluation se fera a` travers l'ajustement, le test de significativitéglobale, du pouvoir prédictif et discriminant du modèle.

4.3.1 Ajustement global du modèle

Ici, le test de Hosmer Lemeshow permet de confronter les deux hypothèses suivantes :

 

H0 : le mod`ele est bien ajust'e

H1 : le mod`ele n'est pas bien ajust'e

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

Dans notre cas, pour ce qui est du modèle diagnostiqué, ce test est non significatif, avec une p-valeur de 0,7920. Ainsi l'évidence apportée par l'échantillon ne nous permet pas de rejeter H0. D'o`u, notre modèle est bien calibré. Nous pouvons également remarquer qu'il en est de même pour le modèle avant diagnostic, avec une p-valeur égale a` 0,9.

4.3.2 Significativitéglobale du modèle

Le test utiliséici est celui du khi-deux, dont les hypothèses sont les suivantes :

? ?

?

H0 : tous les co'efficients des variables explicatives sont nuls

H1 : il exite au moins une variable dont le co'efficient est diff'erent de z'ero.

Ici, le test est hautement significatif (p-valeur=0,000) inférieure a` 1%. Ce qui nous donne assez d'évidence pour rejeter H0. Par conséquent, parmi nos variables explicatives, il existe au moins une qui influence significativement le sentiment de confiance des résidents de la ville de Yaoundésur la situation économique.

4.3.3 'Evaluation du pouvoir discriminant du modèle

Les probabilités estimées a` l'issue de la régression logistique permettent de classer les ménages de la ville de Yaoundéen »confiants» ou »non confiants» sur la situation économique. en fonction d'un seuil fixé. La valeur par défaut est de 5%. En théorie, pour une variable binaire a` expliquer sur un tel modèle, on démontre que la probabilitéde »succès» est un estimateur sans biais de ce seuil. Ainsi, généralement, pour rendre meilleur les pouvoirs prédictifs des modèles de ce type, on utilise comme seuil, la probabilitéde »succès» qui est ici la probabilitéqu'un ménage soit confiant sur sa situation économique.

De facon pratique ici, un individu sera considérécomme confiant sur la situation économique si sa probabilitéestimée par le modèle est supérieure a` au seuil de 5%. on définit alors la variable byi de la facon suivante :

? ?

?

byi =

1 si bpi= 0, 5 0 sinon

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

A partir de cette statistique, on peut définir le nombre de prédiction fausses, le taux de bon classement, la sensibilité3 et la spécificité4.

Après diagnostic, notre modèle présente une bonne sensibilité(80,25%) et une bonne spécificité(42,50%), avec un taux de bon classement de 63,93% qui n'est pas mal. De

plus, la probabilitéd'être confiant sur la situation économique sachant qu'on a étéclassécomme tel est 64,71% alors que celle d'être effectivement non confiant sachant qu'on a étéclassécomme tel est 62,09%. Par ailleurs, remarquons que les caractéristiques prédictives

du modèle avant diagnostic ne diffèrent pas trop de celles après diagnostic. En effet, avant diagnostic, le taux de bon classement était de 63,67%, la spécificitéétait respectivement de 80,51% et 41,78%.

Table : Table de classification du modèle après diagnostic

Source : Sortie STATA a` partir des données ICMY 2010

3sensibilité: capacitéa` affecter un confiant dans la classe des confiants 4spécificité: capacitéa` affecter un non confiant dans la classe des non confiants

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