Contenus :

• Rappel des hypothèses de la régression ;
• Linéarité ;
• Indépendance des erreurs ;
• Homoscédasticité ;
• Normalité des résidus ;
• Graphique des résidus en fonction des valeurs ajustées ;
• Graphique quantile-quantile ;
• Histogramme des résidus ;
• Résidus standardisés ;
• Résidus studentisés ;
• Valeurs atypiques ;
• Effet de levier ;
• Observations influentes ;
• Distance de Cook ;
• Mesures d’influence sur les coefficients ;
• Comparaison du modèle avec et sans observation influente ;
• Analyse de sensibilité ;
• Hétéroscédasticité ;
• Mauvaise spécification ;
• Variables omises ;
• Dépendance temporelle ou spatiale ;
• Transformations correctives ;
• Révision générale avant l’examen de mi-parcours.

Objectifs pédagogiques :

• Vérifier les hypothèses d’un modèle ;
• Interpréter les principaux graphiques de diagnostic ;
• Distinguer valeur atypique, effet de levier et influence ;
• Utiliser la distance de Cook ;
• Réaliser une analyse de sensibilité ;
• Identifier l’hétéroscédasticité ;
• Détecter une mauvaise spécification ;
• Proposer une correction adaptée ; 
• Évaluer si le modèle reste utilisable