Etude fumeurs

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Sommaire

Sommaire        1

Exercice I        2

I.        Estimons la probabilité de fumer        2

II.        Différence entre les probabilités de fumer chez les salariés qui ne peuvent pas fumer au travail et ceux qui peuvent        3

III.        Estimons des modèles logit et probit en considérant smoker comme variable dépendante et les régresseurs suivants : smkban, female, age, age2, hsdrop, hsgrad, colsome,colgrad        5

IV.        Testons l’hypothèse que la probabilité d’être fumeur ne dépend pas dans la régression (3) du niveau d’études. La probabilité d’être fumeur croît-elle ou décroît-elle avec le niveau d’étude ?        8

V.        En nous basant sur la régression (3), vérifiez qu’il existe une relation non-linéaire entre age et la probabilité d’être fumeur        8

VI.        Reprenons la question (3) sans le carré de l’âge. Déduisons le meilleur modèle        9

VII.        Evaluation de la qualité du modèle choisi        11

VIII.        Quelle conclusion pouvez-vous tirer ? Utiliser le modèle logit et calculer les odds ratios.        13

Exercice 2        13

I.        Probit multinomial avec erreurs indépendantes et régresseurs invariants        13

II.        Probit multinomial avec erreurs non structurées lorsque la modalité ‘’charter’’ est supprimée        14

III.        Probabilités prédites et effet marginal des variations de prix        16

IV.        Même estimateur sans option structurelle        17

V.        Comparaison avec logit conditionnel        19

Exercice I

L’objectif de cet exercice est d’examiner l’effet de l’interdiction de fumer au travail sur la consommation de tabac aux Etats-Unis. Nous disposons d’une base de données « Smoking » contenant 10 000 individus et 10 variables dont la description est donnée dans le tableau suivant :

Tableau 1: présentation des variables

1. Estimons la probabilité de fumer

• Pour tous les salariés

D’après le graphique 1 ci-dessous, la probabilité de fumer est de 24,23%. Ainsi , près d’un salarié sur quatre est fumeur.

Tableau 2: Probabilité de fumer dans l'ensemble des salariés

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Source : Nos calculs à partir de la base Smoking

• Pour les salariés soumis à une interdiction de fumer sur le lieu de travail

La probabilité de fumer chez les salariés soumis à une interdiction de fumer sur le lieu de travail est 21,2%.

Tableau 3: Probabilité de fumer chez les salariés soumis à une interdiction de fumer sur le lieu de travail

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Source : Nos calculs à partir de la base Smoking

• Pour les salariés qui peuvent fumer sur le lieu de travail

La probabilité de fumer chez les salariés qui peuvent fumer sur le lieu de travail est 28,96%.

Tableau 4: Probabilité de fumer chez les salariés qui peuvent fumer sur le lieu de travail

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Source : Nos calculs à partir de la base Smoking

1. Différence entre les probabilités de fumer chez les salariés qui ne peuvent pas fumer au travail et ceux qui peuvent

Le test de comparaison des proportions réalisé tel que présenté dans le tableau ci-dessous laisse entrevoir une différence significative entre ces probabilités (pvalue=0.000). Mieux encore la probabilité de fumer chez les salariés qui ne peuvent pas fumer au travail est inférieure à celle de ceux qui peuvent fumer au travail.

Tableau 5: test de proportion

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Source : Nos calculs à partir de la base Smoking

• Utilisons les modèles probit et logit pour déterminer si cette différence est statistiquement significative

Le modèle probit est globalement significatif (p-value=0.000). De plus tous les coefficients sont significatifs et en l’occurrence celui entre le fait d’être fumeur et celle de pouvoir fumer ou pas sur le lieu du travail. Ainsi, il existe une différence significative entre ces deux probabilités.

Tableau 6: modèle probit de détermination de la différence

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Source : Nos calculs à partir de la base Smoking

Tout comme précédemment, le modèle logit est globalement significatif (pvalue=0.000). De plus tous les coefficients sont significatifs et en l’occurrence celui entre le fait d’être fumeur et celle de pouvoir fumer ou pas sur le lieu du travail. Ainsi, il existe une différence significative entre ces deux probabilités.

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