Comparer 2 modèles

Bonjour,
Je dois comparer 2 résultats qu'on a obtenu avec 2 modèles : pour le second, on a remplacer le X par lnX.
on obtient pour le premier y = 51,013 – 0,159X et pour le second y = 124,299 – 19,826lnX.
On a également 2 graphiques avec les nuages de points et les droites de regressions correspondantes.
Je voudrais donc savoir ce qu'on peut dire pour comparer ces 2 modèles?
Merci de votre aide

??? La question est tournée de façon très bizarre. Pour donner quelques éléments de réponse, il faut faire un examen détaillé des résidus de chaque modèle et employer des statistiques globales de la qualité du modèle.

Moi j'ai fait un test d'hypothèse sur les 2 Beta1 ; et j'ai comparer les Beta 0 dans les deux cas. Est ce pertinent ?

Non ce n'est pas comme ça que l'on compare des modèles. Je pense que tu devrais exposer plus clairement ce que tu veux faire.

en fait on 1 variable expliquée (la mortalité infantile) et une variable explicative (le PNB/hab) avec 14 observations. Le modèle est :
Y = B0 + B1X1 + Epsilon
Les paramètres du modèle calculé par la méthode des moindres carrés sont :
B0 = 51,013 ; B1 = -0,159

On transforme la variable explicative (PNB/hab) par le logarithme népérien de ces valeurs.
Et je ne me souviens plus de la valeur des paramètres...
Donc ma question est :
Comment les résultats de ces 2 modèles ?
Merci de votre aide

Bonjour.

"Comment les résultats de ces 2 modèles ?" ????? Quel est le verbe ??

Bon, revenons à la question de départ. Une première chose, accessible à un débutant en stats est de représenter le nuage de points et les deux modèles (dans le même graphique). Comme ils sont assez dissemblables en dehors d'un domaine étroit, il est probable qu'ils s'adaptent assez différemment aux données.
On peut ensuite mathématiser la comparaison en faisant ce que conseillait Nik dans son premier message. On peut aussi, si on a des données supplémentaires, essayer de vérifier la qualité prédictive des modèles sur ces données.

En tout cas, ce n'est pas en répétant ton message (avec à peine plus d'information) dans des phrases mal construites que tu feras avancer ton sujet.

Cordialement.

on a juste les B0, B1 pour ces 2 modèles
ainsi que le nuage de points tout cela fait grace a SPSS....

et ma question est "comment comparer ces 2 modèles??"

Je pense que tu devrais exposer plus clairement ce que tu veux faire.

Et peut-être tenir compte des réponses qu'on t'a faites. Sans rêver à un calcul qui ferait le travail de réflexion à ta place.

Non mais c'est bon laissez tomber. Je ne vois pas où est la difficulté de comprendre une chose aussi basic que des étudiants en économie font en économétrie mais bon....

Si c'est aussi basique (avec que à la fin), ça doit être évident pour toi.

Mais ce n'est pas parce que des gens qui n'y comprennent rien font des calculs que ces calculs ont un sens. Mais tu as raison, puisque tu ne veux pas comprendre nos conseils, laisse tomber ...

Je vous explique le problème de facon assez simple je pense et je demande juste que vous m'aidiez à comparer les deux modèles c'est tout...

Après je ne suis pas un expert en stat, je fais juste de l'économétrie donc je ne comprends pas tout ce que vous me dites!

OK.

Alors déjà la comparaison graphique donne de bonnes idées. Moi, je ne peux pas la faire, je n'ai pas les données (le nuage).
Si tu n'as pas les données réelles, c'est à peu près tout ce que tu peux faire (pas de miracle). Avec les données, on peut calculer les résidus (différence entre valeur véritable et valeur modèle) et regarder s'ils ont une organisation (par exemple positifs aux deux bouts et négatifs au milieu veut dire que le modèle est mal adapté). C'est la traduction mathématique de ce qu'on voit sur le graphique. mais si, sur le graphique, on voit qu'un modèle est plus adapté, on ne fera que le retrouver.
Enfin, il existe des techniques élaborées pour mathématiser globalement cela, je n'en suis pas spécialiste et ton message "on a juste les B0, B1 pour ces 2 modèles ainsi que le nuage de points tout cela fait grace a SPSS...." laissait peu d'espoir.

Cordialement.

NB : Je ne suis pas non plus un spécialiste de stats, et que ce soit en économétrie ou pas, il n'y a pas de miracle : avec peu d'information, on tire peu de conclusions saines (même s'il y a des "modéles" économétriques très élaborés; dont certains sont inutilisables, malheureusement)

Bah j'ai donné toutes les informations que j'avais!
Merci en tout cas pour votre aide! Ce dernier message a été plus utile que les précédents