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Calcule le coefficient de régression
B.
Calcule le coefficient de régression
M.
Prompts for hypothetical x–value.
Enregistre 37 dans X et calcule ŷ .
Enregistre 101 dans Y et calcule x̂ .
Exemple 2:
Reprenez l’exemple 1 (en utilisant les mêmes données) pour des ajustements de
courbes logarithmique, exponentielle et de puissance. Le tableau ci-dessous vous
fournit le libellé d’exécution de départ et les résultats (les coefficients de corrélation
et de régression et les estimations de x et y) pour chaque type de courbe. Vous allez
devoir ré-entrer les données à chaque fois que vous lancerez le programme pour un
ajustement de courbe différent.
Logarithmique
Pour débuter:
Exponentielle
Puissance
WLš WEš WPš
R
B
M
0,9965
–139,0088
65,8446
0,9945
51,1312
0,0177
0,9959
8,9730
0,6640
Y ( ŷ quand X=37)
98,7508
98,5870
98,6845
X ( x̂ quand Y=101)
38,2857
38,3628
38,3151
Distributions normales et normales inversées
La distribution normale est fréquemment utilisée pour modeler le comportement de
variation aléatoire concernant une moyenne. Ce modèle suppose que la distribution
simple est symétrique par rapport à la moyenne, M, avec un écart-type, S, et estime
la forme de la courbe en forme de cloche (comme ci-dessous). Si l’on prend une
valeur de x, ce programme calcule la probabilité d’une sélection aléatoire depuis
les données en exemple de posséder une valeur plus importante. Cela est connu
sous le nom de surface de la limite supérieure de la cloche, Q(x). Ce programme
fournit également l’inverse: à partir d’une valeur de Q(x), le programme calcule la
valeur de x correspondante.
Programmes statistiques 16-11