La régression quantile en pratique

Résumé éditeur

Les régressions quantiles sont des outils statistiques dont l'objet est de décrire l'impact de variables explicatives sur une variable d'intérêt. Elles permettent une description plus riche que les régressions linéaires classiques, puisqu'elles s'intéressent à l'ensemble de la distribution conditionnelle de la variable d'intérêt et non seulement à la moyenne de celle-ci. En outre, elles peuvent être plus adaptées pour certains types de données (variables censurées ou tronquées, présence de valeurs extrêmes, modèles non linéaires...). Ce document propose une introduction pratique à ces outils, en insistant sur les détails de leur implémentation pratique par les logiciels statistiques standards (Sas, R, Stata). Il peut également être utilisé comme un guide d'interprétation d'études mobilisant ces méthodes, en s'appuyant sur les deux applications concrètes exposées en détail. Enfin, il présente, pour un public plus averti, des extensions récentes traitant en particulier du traitement de l'endogénéité (variables instrumentales, données de panel...).