Suite au premier exercice sur la régression linéaire simple avec R, voici un nouvel exercice sur la régression linéaire multiple avec R.
À nouveau, je vais dans un premier temps présenter toutes les étapes comme on pourrait les faire à la main, puis je terminerai par les deux lignes de code qui permettent d’obtenir les mêmes résultats.
Avec les L3 Éco-Gestion, on commence à mettre les mains dans le cambouis pour effectuer les premières régressions, avec Excel.
Je souhaite proposer de revenir sur les exercices des TP, en fournissant une alternative à l’utilisation d’Excel, à savoir R. Pourquoi ? J’admets qu’utiliser un tableur puisse aider dans la compréhension des calculs effectués pour faire une régression par moindres carrés ordinaires, mais je ne pense pas que ce soit la seule façon de le faire, et à mon sens, R offre également la possibilité de manier les données, et de voir comment fonctionnent les différents mécanismes de la régression.
We sometimes need the distance between two countries in econometric models, for instance in gravity models. Bur for some countries, I think this measure could cause problem. Let’s take an example. If we want to model the volume of trade between country (i) and country (j), the economic theory says it will depend on the distance between (i) and (j). Let (i) be China, (j_1) Japan, and (j_2) India. The distance between (i) and (j_1) will be lower than between (i) and (j_2). Can we consider, though, that Japan is farther from China than India is?
So, rather than compute the distance between two head cities, it might be more accurate to compute the closest distance between the borders. If a border is shared by country (i) and country (j), then the distance should be zero.
Basketball court with ggplot2.
Following freakonometrics‘ tweet on basketball and big data, linking to this really cool javascript animation, as seen on @kirkgoldsberry‘s article on Grantland, I have spent some time drawing a basketball court in R. I have tried to be the most accurate possible, using this layout.
