L'outil permet de répondre aux 3 questions precédante en rentrant les 2 séries suivantes: xi: 2;7;13;15;20;24;25;29;30;31 et yi: 3. 62; 3. 78; 4. 32; 4. 14; 4. 88; 5. 01; 4. 94; 5. 39; 5. 28; 5. 42. Pour calculer la tendance du 1er jour du mois suivant, il suffit d'entrer 32 pour 31+1. Nous obtenons les résultats suivants: Le point moyen a pour coordonnées (19. 6; 4. 678). La droite de régression linéaire admet pour équation Y = bX + a avec: a = 0. 065105680317041 et b = 3. 401928665786. Le coefficient de corrélationest r = 0. 98. Le système est bien linéaire car r est proche de 1. La valeur moyenne de l'action est donc de 4. 678 €. La prédiction pour la valeur 32 est égale à: 0. 065105680317041×32 + 3. 401928665786 = 5. 4853104359313. Ce particulier peut espérer pouvoir revendre l'ensemble de ses titres 5. Calculer point g statistiques sur les. 48 € l'unité, le 1er jour du mois suivant. La droite de régression linéaire est proche de l'ensemble des points du nuage. Le système est bien linéaire. Le point moyen est représenté en rouge.
Contenu du chapitre Ce chapitre présente quelques notions d'analyse spatiale proprement dite. Ces notions ne sont pas au programme du module d'analyse statistique L'analyse spatiale s'intéresse aux structures récurrentes de l'espace et à leur influence sur les processus que cet espace supporte. Cette fois-ci les variables qui nous intéressent ont un rapport avec la localisation, la distance et les interactions d'objets spatialisés. Chapitre 6 Analyse spatiale | Analyse Statistique M2 IGAST. Les thèmes abordés dans ce court chapitre sont: Analyse de semis de points Auto-corrélation spatiale globale Notions sur les flux Principe du modèle gravitaire Ces outils, même s'ils sont relativement basiques, sont utiles et puissants, mais ils ne peuvent pas se substituer à une représentation cartographique adéquate d'un phénomène spatialisé, ni sa description exhaustive. Les outils statistiques apportent des informations complémentaires, quantifient des phénomènes (par exemple la spatialisation des résidus d'un modèles nous indique quelles sont les zones qui résistent au pouvoir généralisateur du modèle), et sont destinés à être employés en combinaison avec une méthodologie adéquate, des représentations cartographiques et un discours précis qui lie le tout.
Le fait que les points ne soient pas exactement alignés provient des erreurs ou imprécisions des mesures. Ajustement exponentiel [ modifier | modifier le code] Si les points semblent dessiner une exponentielle, il n'est pas adéquat de tenter un ajustement affine. Pour vérifier la corrélation exponentielle, il est bon de tracer un nouveau nuage de point de coordonnées, ou bien de tracer le nuage de points dans un repère semi-logarithmique. Si les points semblent alignés, on peut tenter un ajustement affine de en fonction de. Si la droite d'ajustement a pour équation z = ax + b, cela signifie que ln(y) = ax+b. Les statistiques - Mathématiques - BTS CG. Il existe donc une relation exponentielle entre y et x: Les formules de régression linéaire donnent pour a. pour K. Et si on appelle, la moyenne géométrique des, on remarque que La courbe passe alors par le point Exemple 3: Évolution de l'actif net d'une mutuelle de 1988 à 1997 ( d'après bac Nouvelle-Calédonie décembre 2000). année depuis 1900: 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 Actif net en milliards d'Euros: 5, 89 6, 77 7, 87 9, 11 10, 56 12, 27 13, 92 15, 72 17, 91 22, 13 1, 7733 1, 9125 2, 0631 2, 2094 2, 358 2, 5072 2, 6333 2, 7549 2, 8854 3, 0969 Le tracé du nuage de points montre plutôt le dessin d'une fonction exponentielle.
Rechercher un outil (en entrant un mot clé): Outils de statistique: moyenne simple (sans coeff. ) - moyenne de notes (avec coeff. ) - moyenne géométrique - moyenne harmonique - variance - covariance - écart type - médiane - régression linéaire - histogramme - moyenne BAC 2021 Calculer l'équation d'une droite de régression linéaire Cet outil détermine l'équation de la droite de régression linéaire (ou ajustement affine) d'une série statistique (ou nuage de points) de la forme (x i;y i). L'équation de la droite de régression linéaire est de la forme Y = aX + b avec: a = ` {Cov(X, Y)} / {V(X)} ` et b = y − a x où x et y sont les moyennes respectives des x i et y i. L'équation de la droite de régression est obtenue par la méthode des moindres carrés. Grâce à la droite de régression linéaire, il est possible de prévoir une tendance pour une valeur donnée X. Calculer point g statistiques pour. De plus, l'outil calcule le coefficient de corrélation et les coordonnées du point moyen G( x; y). Remarque: on parle aussi d'interpolation linéaire à la place de régression linéaire.