Statistiques à 2 variables

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Transcription de la présentation:

Statistiques à 2 variables Nuage de point - Droite de régression

Nuage de points x Température en °C -6 -5 -3 -2 -1 1 2 3 5 6 y Consommation en litres 400 390 360 330 310 290 260 250 200 190 Nuage de points

Le point moyen G a pour coordonnées (0;298)

Utilisez les résultats xy et moyennes donnés par la calculatrice Covariance x Température en °C -6 -5 -3 -2 -1 1 2 3 5 6 y Consommation en litres 400 390 360 330 310 290 260 250 200 190 Utilisez les résultats xy et moyennes donnés par la calculatrice

Ajustement affine lorsque le nuage est allongé Nuage sans ajustement spécifique Nuage avec ajustement affine Nuage avec ajustement non affine … Graphiquement, cela signifie qu’on cherche une droite qui passe au plus près de tous les points du nuage. Une telle relation permettrait notamment de faire des prévisions.

Méthode des moindres carrés y = ax + b consiste à choisir les coefficients a et b d’une droite de façon que la somme des carrés des résidus AiPi soit la plus petite possible AiPi = yi - (axi + b)

Droite d’ajustement ou de régression Une telle droite existe , elle passe par le point moyen G du nuage et a pour équation y = ax +b avec

Calculer l’équation de la droite de régression de y en x On a trouvé : G(0;298) et Cx,y = -270 x Température en °C -6 -5 -3 -2 -1 1 2 3 5 6 y Consommation en litres 400 390 360 330 310 290 260 250 200 190 On a trouvé pour droite de régression y = -18x + 298

A la calculatrice