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Changements climatiques et production agricole dans les pays de la CEEAC


par Blaise Ondoua Beyene
Université de Yaoundé 2 - Master Degree 2019
  

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Annexes 2

II.1 Statistiques descriptives de l'évolution des données en log des indicateurs des stratégies d'adaptations en Angola

variable

Observation

moyenne

Ecart type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

minimum

maximum

Lsbanane

9

11,139

0,429

3,85%

1,124%

10,43

11,596

Lscacao

9

7,8056

0,088

1,24%

0,306%

7,676

7,9120

Lscafé

9

10,027

0,369

3,68%

0,498%

9,615

10,718

Lscoton

9

7,6459

0,135

1,76%

0,562%

7,600

8,0063

Linves

9

10,235

0,622

6,.08%

1,920%

9,145

10,899

Lengrais

9

9,7429

0,697

7,15%

1,197%

9,093

10,929

Lherbicide

9

2,8548

2,572

90,17%

38,44%

-3,21

5,3254

Linsecticide

9

3,885

1,203

31,00%

-0,532%

2,637

5,7534

LTemp

9

3,0997

0,014

0,46%

-0,122%

3,079

3,1243

LPret

9

4,4086

0,056

1,27%

0,203%

4,321

4,4969

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

II.2 Statistiques descriptives de l'évolution des données brute des indicateurs des stratégies d'adaptations en Angola

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

Engrais

9

21331,36

15965,89

8900

55821

Herbicide

9

60,24

68,272

0,04

205,51

Insecticide

9

95,607

119.947

13,98

315,27

fongicide

9

135,093

162,616

24,63

485

invesagri

9

32457,76

16918,71

9371,874

54172,36

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

II.3 Statistiques descriptives de l'évolution des données en log des indicateurs des stratégies d'adaptation au Cameroun

variable

Observation

moyenne

Ecart type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

minimum

maximum

Lsbanane

9

11,30

0,2090

1,84%

0,326%

11,006

11,643

Lscacao

9

13,18

0,1886

1,42%

0,330%

12,899

13,415

Lscafé

9

11,97

0,2676

2,17%

-0,65%

11,341

12,275

Lscoton

9

11,99

0,1999

1,65%

-0,19%

11,771

12,354

inves

9

11,68

0,1845

1,54%

0,443%

11,488

11,957

Lengrais

9

9,424

0,8217

8,70%

-1,29%

7,5553

10,127

Lherbicide

9

5,559

0,2604

4,79%

1,213%

5,2567

6,0326

Linsecticide

9

5,184

0,2124

4,05%

0,692%

4,8922

5,4914

LTemp

9

3,224

0,0079

0,21%

0,013%

3,2099

3,2348

LPret

9

4,862

0,0845

1,72%

-0,49%

4,7262

4,9906

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

II.4 Statistiques descriptives de l'évolution des données brute des stratégies d'adaptations au Cameroun

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

engrais

9

15366,22

8297,73

1911

25013

Herbicide

9

268,21

75,716

191,85

416,83

Insecticide

9

182,003

38,344

133,25

242,6

fongicide

9

513,016

90,36

428,03

705,06

invesagri

9

121000

22883,59

97562,68

156000

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

II.5 Statistiques descriptives de l'évolution des données en log des indicateurs des stratégies d'adaptation en RDC

variable

Observation

moyenne

Ecart type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

minimum

maximum

Lsbanane

9

11,34

0,0038

0,03%

0,0094%

11,3371

11,3481

Lscacao

9

9,827

0,0169

0,16%

-0,042%

9,80366

9,85393

Lscafé

9

11,31

0,0026

0,02%

-0,007%

11,3085

11,3166

Lscoton

9

11,15

0,0871

0,78%

-0,061%

11,0095

11,2384

Linves

9

11,50

0,6884

5,91%

1,7162%

10,6912

12,4999

Lengrais

9

7,233

1,3045

17,98%

1,8290%

4,85203

8,60373

Lherbicide

9

0,373

2,2635

610,8%

56,134%

-4,60517

2,30258

Linsecticide

9

4,267

0,1969

4,46%

-0,490%

3,92276

4,55429

LTemp

9

3,207

0,0085

0,25%

-0,055%

3,19394

3,22162

LPret

9

4,804

0,0660

1,37%

0,174%

4,70398

4,90797

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

II.6 Statistiques descriptives de l'évolution des données brutes des indicateurs des stratégies d'adaptation en RDC

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

engrais

9

2399,2

2040,639

128

5452

Herbicide

9

4,156

3,867

0,01

10

Insecticide

9

72,577

14,359

50,54

95,04

fongicide

9

243,367

337,789

1,24

1091,21

invesagri

9

123000

85493.57

43967,29

268000

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

II.7 Résultats des tests de Wald sur l'hétéroscédasticité

H0 : Homoscédasticité ;

H1 : Hétéroscédasticité.

Modèle

Statistique du test LR chi2

p-value

Modèle 1(banane)

48,42

0,0000

Modèle 2(cacao)

26,28

0,0000

Modèle 3(café)

107,71

0,0000

Modèle 4(coton)

6,03

0,0491

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

Lorsque la p-value du test est inférieure à 5%, on rejette H0. Au cas contraire on ne peut rejeter H0. Les probabilités de tous les modèles ont une p-value?5%, on rejette l'hypothèse H0. Par conséquent il y'a hétéroscédasticité.

II.8 Résultats des tests de test de Wooldridge sur l'autocorrélation en Panel

H0 : absence d'autocorrélation de premier ordre ;

H1 : présence d'autocorrélation de premier ordre.

Modèle

Statistique d Fisher du test

p-value

Modèle 1(banane)

3,81

0,18

Modèle 2(cacao)

9,85

0,044

Modèle 3(café)

10,52

0,008

Modèle 4(coton)

2,612

0,240

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

Lorsque la p-value du test est inférieure à 5%, on rejette H0. Au cas contraire on ne peut rejeter H0. Les probabilités associées aux modèles 2 et 3 sont inférieures à 5%, on rejette l'hypothèse H0. Par conséquent il y'a présence d'autocorrélation de premier ordre dans ces modèles. Par contre la p-value?5% pour les modèles 1 et 4 il y'a donc absence d'autocorrélation de premier ordre dans ces modèles.

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