7543473370

^m ? 3 ?

i

.

/i

St ces chiffres peuvent diffćrer d partir de la troisieme dćcimale de oeux qui avaient etć obtenus_y c’est que ces demiers auaient 4tć calculśs d la main avec seulement 5 a 8 chiffres significatifs alors que la rćgression avec uariables conditionnelles a 6t6 traitśe par ordinateur avec 15 chiffres significatifs.

L¹utilisation de mriables ■conditionnelles peut devenir assez complexe_y mais elle prćsente tougours 1’intórSb d^,wie grandę souplesse. Par exemple_y ćtant donnó une variable expliquee Y et wie uariable explicative X, il suffit d'wie variable conditionnelle Z pour construire wi modele d pente unique mais d constantes diffćrentes pour deux jeux de donnóes :

Y    = C_Q + CjZ + C₂X "

Pour trois jeux de donnśes_y deux variables conditionnelles devien-nent nćcessaires_y par exemple :

Z| = O paur les donnees du jeu 1

■1 pour les donnees des jeux 2 et 3

•

Ź₂ = 0 pour les donnees des jeux J et 2    _t

1 pour les donnees du jeu 3

et le mod&le permettant de comparer les rśgressions simples avec pentes et constantes differentes est alors :

Y    ⁵³ C_Q + CjZj + C₂Z₂ + C₃X + C₄ZjX + C₅Z₂X

On trouvera d’autres informations sur l'utilisation des Dariables conditionnelles dans le paragraphe suivant.

A29 REGRESSION SERIEE (!) AVEC EMPL01 DE-VARIABLES CONDITIONNELLES

Nous avons dćjd parlć des uariables conditionnelles _y qui peuvent prendre la valeur 0 ou l_ydans le paragraphe prćcedent. Outre leur utilitó dans la comparaison-des regressions, elles peuvent seroir a ajuster un moddle de rćgression d des donnees "seriees" (²).

On a des donnees sśrićes quand les mesures sont groupśes par unitós ou placettes d¹echantillonnage_y auąuel cas la rigression "intra-placette" peut diffćrer de la rćgression d¹ ensemble, Le cas se prśsente_y dans les ótudes de production forestidre_y quand les mesures sont faites sur des placettes permanentes : les donnśes sont alors groupćes par placettes. En voici un exemple typigue :

i:

1

--—    .    -    ^    .....r-Fi —    ■■    -i

(H en anglais = nested regression (²) en anglais = nested data