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Tp5 2 Exercice Réponse aux questions a b et c Après avoir exécuté le programme on obtient le graphe ci-dessous Pour xbarre xbarre Fbarre Fbarre on obtient CPour le coe ?cient de corrélation R on a le résultat suivant Question d On change les valeurs de x

Exercice Réponse aux questions a b et c Après avoir exécuté le programme on obtient le graphe ci-dessous Pour xbarre xbarre Fbarre Fbarre on obtient CPour le coe ?cient 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 di ?érent de la droite initiale Question e Régression linéaire Aussi appelée modèle linéaire la régression linéaire est un modèle statistique qui e ?ectue des fonctions prédictives Pour réaliser des estimations pertinentes le processus s ? appuie sur des valeurs numériques a ?n 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 C