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Post-Bac
2

Droite de Regression

Mathématiques
  • Le nuage de points doit être rectiligne pour que l’ajustement affine soit pertinent Si nous n’avons pas de nuage de points, nous pouvons utiliser le coefficient de corrélation Pour cela, il faut que |r| soit proche de 1

Pour la Numworks

Régressions

Remplir la colonne X et Y

Graphique —> régression

Modèle linéaire : Vous aurez le coefficient r et l’équation de la régression

Pour le changement de variable

L’énoncé donnera une variable z et son équation . Nous pourrons remplacer Y par cette équation, dans la calculatrice, si besoin. Alors, avec la même manipulation que tout à l’heure, le modèle linéaire nous donnera une nouvelle équation de type z = ax+b 

Pour trouver l’équation finale de la fonction exponentielle, on mettra en relation l’équation donnée dans l’énoncé et celle trouvée à la calculatrice.

A retenir :

Soit : z = ln(T-k) et z = ax+b

Alors : ln(T-k) = ax+b


Il suffira de résoudre l’équation pour trouver T.

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Droite de Regression

Mathématiques
  • Le nuage de points doit être rectiligne pour que l’ajustement affine soit pertinent Si nous n’avons pas de nuage de points, nous pouvons utiliser le coefficient de corrélation Pour cela, il faut que |r| soit proche de 1

Pour la Numworks

Régressions

Remplir la colonne X et Y

Graphique —> régression

Modèle linéaire : Vous aurez le coefficient r et l’équation de la régression

Pour le changement de variable

L’énoncé donnera une variable z et son équation . Nous pourrons remplacer Y par cette équation, dans la calculatrice, si besoin. Alors, avec la même manipulation que tout à l’heure, le modèle linéaire nous donnera une nouvelle équation de type z = ax+b 

Pour trouver l’équation finale de la fonction exponentielle, on mettra en relation l’équation donnée dans l’énoncé et celle trouvée à la calculatrice.

A retenir :

Soit : z = ln(T-k) et z = ax+b

Alors : ln(T-k) = ax+b


Il suffira de résoudre l’équation pour trouver T.

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