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Monday, 29 July 2024

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Inscription / Connexion Nouveau Sujet Posté par yoyan12 (invité) 13-04-07 à 17:55 Bonjour a tous, Je suis en train de réviser le chapitre de techniques quantitatives sur la regression linaire, et je ne sias pas comment trouver des variables ac la calculatrice (en l'occurence une CASIO graph65). A partir de deux listes de valeurs, on doit etre capable de déterminer a et b dans la fonction Y = aX+b. Les formule pour trouver a et sont a= Cov (X;Y) / Var(X) et b = moyY - a moyX. Je sais qu'il y a un menu stat dans ma calculatrice, que quand j'entre mes deux séries statistiques j'ai accès à CALC --> 1var ou 2var et REG, le menu de la regression linéaire, mais le a et le b que je trouve ne sont pas ceux de ma correction... C'est le bon mode de fonctionnement? On doit aussi savoir trouver le R: coefficient de correlation, dont la formule est R = Cov (X;Y) / (écarttypeX*écarttypeY), celui la je ne le vois nul part... Savez vous comment faire? merci d'avance. yoyan12 Posté par borneo re: regression linéaire: utilisation de la calculatrice 13-04-07 à 18:25 Bonjour, je suis en train de revoir ça aussi, et j'ai la même calculatrice que toi.

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263 Calcul et représentation graphique de données statistiques à variable double 18 - 4 k k Graphe de régression logarithmique P. 254 La régression logarithmique exprime y comme fonction logarithmique de x. La formule de régression logarithmique standard est = a + b × ln x, et si l'on suppose que X = ln x, la formule correspond à la formule de régression X. 6(g)1(Log) 1 2 3 4 5 6 6(DRAW) a...... terme constant de la régression b...... coefficient de régression r...... coefficient de corrélation r 2..... coefficient de détermination k Graphe de régression exponentielle La régression exponentielle exprime comme proportion de la fonction exponentielle de x. La formule de régression exponentielle standard est × e bx, et si l'on prend les logarithmes des deux côtés, on obtient ln = ln bx. Ensuite, si l'on suppose que Y = ln et A = ln a, la formule correspond à la formule de régression linéaire Y = A + 6(g)2(Exp) 2..... coefficient de détermination

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