Cela a été partiellement discuté sur ce fil connexe . Le problème est que cette technique introduit un biais tout en essayant de diminuer la variance des estimations de paramètres, ce qui fonctionne bien dans les situations où la multicolinéarité existe. Cependant, les belles propriétés des estimateurs OLS sont perdues et il faut recourir à des approximations pour calculer les intervalles de confiance. Bien que je pense que le bootstrap pourrait offrir une bonne solution à cela, voici deux références qui pourraient être utiles:
- Crivelli, A., Firinguetti, L., Montano, R. et Munoz, M. (1995). Intervalles de confiance dans la régression des crêtes en amorçant la variable dépendante: une étude de simulation. Communications en statistiques. Simulation et calcul , 24 (3), 631-652.
- Firinguetti, L. et Bobadilla, G. (2011). Intervalles de confiance asymptotiques dans la régression de crête basés sur l'expansion d'Edgeworth . Documents statistiques , 52 (2), 287-307.
