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6eme §tape : Calcul des Scarts-type et. des t-observep des eoefficients; de la regres

sion.

Les ćcarts-type des ualeurs estimśes des eoefficients bj d b_m sont donnśs par la formule :

s(bj) = s x /Cj j

et les valeurs de t-observś pour ces m£mes eoefficients par ;

t(b^) = bj/s(bj)

On peut tester la significatiuitó de ces valeurs de t-observ6 ąui sont, sous certaines hypothdses, des variables de STUDENT a n-m-1 degrćs de libertś.

Dana notre exemple, on obtient ?

Coefficient	Ecart-type	t-observe	significative
bj 0,9066	1,221	0,742
b0 -2,566 Z	.0,6380	-4,022
b3 -0,9072	0,4205	-2,157

Le signe ** indiąue une significativit& au seuil de T% (il y a une. próba-bilitś p=*l% ąue la valeur absolue de la uariaJble t de STUDENT d 6 d.d.l. dćpasse 3,71 : la probabilitó ąu^relle atteigne 4,022 est donc encore plus faible). Les eoefficients bj et ne sont pas significativement diffśrents de zśro, ce ąui ne veut pas dire ąue l^ron puisse les faire sortir tous les deux du modele de regression. Si l*on ćliminait l'un ou l^łautre (de prófć-rence le moins significatif, c'est-d-dire b]7, en utilisant la mćthode ex-posće plus loin pour obtenir les nouveaux rćsultats sans refaire tous les calculs, on verrait ąue les valeurs de t-observś pour les deux eoefficients restants ont augmentś et sont toutes les deux significatives.

7eme etape : Intervalle de confiance d^fune estiraation par la regression.

m

L'ćcart-type d^lune estimation de Y faite d partir du moddle pour des ualeurs Xj ... des m variables explicatives est donnć par :

s x

+ - +

m m

n

l l ^cj_k Xj \

j = 1 k=l

_Xj - X_j-X_j

(Xj = valeur raoyenne de X^. sur l.^f echantillon. qui a servi, a etablir la regression)