Chapitre 7 graphes et caculs statistiques – Casio GRAPH 20 Manuel d'utilisation

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Chapitre 7

Graphes et caculs statistiques

4. Calcul et représentation graphique de

données statistiques à variable double

Dans “Traçage d’un diagramme de dispersion”, nous avons affiché un diagramme
de dispersion et effectué le calcul d’une régression logarithmique. Procédons de la
même façon pour les six fonctions de régression suivantes.

k

k

k

k

k

Graphe de régression linéaire

La régression linéaire forme une ligne droite qui passe près du plus grand nombre
possible de données et donne les valeurs pour la pente et l’intersection de

y

(coordonnée de

y

quand

x

= 0) de la ligne.

La représentation graphique de la relation est un graphe de régression linéaire.

Q1

(GRPH)

[4

(SET)

c

1

(Scat)

Q1

(GRPH)

1

(GPH1)

1

(X)

4

(DRAW)

Voici la signification des paramètres précédents.

a ......

Coefficient de régression (pente)

b ......

Terme constant de la régression (intersection)

r ......

Coefficient de corrélation

k

k

k

k

k

Graphe Med-Med

Quand on suppose qu’il y a un grand nombre de valeurs extrêmes, le graphe Med-
Med peut être utilisé au lieu de la méthode des moindres carrés. C’est aussi un type
de régression linéaire, mais les effets des valeurs extrêmes sont réduits. Ce graphe
sert surtout à produire une régression linéaire extrêmement fiable à partir de données
comprenant des fluctuations irrégulières, telles les enquêtes saisonnières.

2

(Med)

P.107

(G-Type)

(G-Type)

(Scat)

(GPH1)

(X)

P.107

1

2

3

4

1

2

3

4

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