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Exercice :  Réponse aux questions a, b et c : Après avoir exécuté le programme

Exercice :  Réponse aux questions a, b et c : Après avoir exécuté le programme on obtient le graphe ci-dessous : Pour x_barre, x_barre2, F_barre, F_barre2 on obtient : Pour le coefficient de corrélation R on a le résultat suivant :  Question d) : On change les valeurs de x et de F puis on obtient une droite qui est différent de la droite initiale.  Question e) : Régression linéaire : Aussi appelée modèle linéaire, la régression linéaire est un modèle statistique qui effectue des fonctions prédictives. Pour réaliser des estimations pertinentes, le processus s’appuie sur des valeurs numériques afin de dégager une tendance ou une évolution prévisible. Par le biais d’un dataset, le système permet ainsi de les extrapoler et d’anticiper des valeurs futures. Régression non-linéaire : La régression non linéaire est une méthode permettant de déterminer un modèle non linéaire de relation entre la variable dépendante et un groupe de variables indépendantes. A l'inverse de la régression linéaire classique, qui se limite aux modèles linéaires de prévision, la régression non linéaire peut élaborer des modèles avec des relations arbitraires entre variables dépendantes et indépendantes. Elle emploie pour cela des algorithmes itératifs d'estimation. uploads/S4/ tp5-2.pdf