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1 - DISTRIBUTIONS STATISTIQUES ET REPRÉSENTATIONS ASSOCIÉES

2 - FRÉQUENCES CUMULÉES ET FONCTION DE RÉPARTITION

3 - CARACTÉRISTIQUES D’UNE DISTRIBUTION. TENDANCE CENTRALE ET DISPERSION

4 - ÉTUDE SIMULTANÉE DE DEUX CARACTÈRES STATISTIQUES

5 - RÉGRESSION ET AJUSTEMENT LINÉAIRE

  • 5.1 - Introduction : régression et moindres carrés
  • 5.2 - Ajustement linéaire

6 - AJUSTEMENTS NON LINÉAIRES

Article de référence | Réf : AF167 v1

Régression et ajustement linéaire
Statistique descriptive - Traitement des données

Auteur(s) : Nathalie CHEZE

Relu et validé le 19 nov. 2019

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Auteur(s)

  • Nathalie CHEZE : Statisticienne - Maître de conférences à l’université Paris X-Nanterre

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INTRODUCTION

La majorité des sciences, qu’il s’agisse des sciences expérimentales (physique, biologie, médecine, chimie, psychologie) ou des sciences humaines (sociologie, linguistique, histoire, géographie), font appel à des données souvent nombreuses (issues, par exemple, de sondages), qu’il convient de traiter à l’aide d’une méthodologie appropriée. La statistique descriptive est une méthode consistant à traiter et interpréter l’ensemble des données.

Le but de cet article est de définir les outils usuels de statistique descriptive permettant la description quantitative et graphique d’un caractère ou d’un couple de caractères à partir des données recueillies.

Pour de plus amples renseignements, le lecteur pourra consulter les références bibliographiques [1][2][3].

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-af167


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5. Régression et ajustement linéaire

5.1 Introduction : régression et moindres carrés

Comme nous l’avons mentionné précédemment, les courbes de régression ne permettent pas d’extrapoler à partir des données observées. Or, l’une des missions de la statistique est justement la prédiction. Il convient donc d’introduire des outils permettant d’expliquer le comportement d’une des variables par rapport à l’autre. En général, on ne peut obtenir qu’une explication du comportement moyen : c’est ce qu’on appelle la régression.

L’idée est la suivante : pour tenter d’expliquer Y au moyen de X, on va chercher une fonction f « raisonnable » telle que pour tout i :

La fonction f sera prise dans une famille de fonctions « simples », comme les fonctions affines, ou logarithmes, ou exponentielles, etc.

L’étape suivante est de trouver, dans la famille choisie, la fonction qui est la plus « proche » (en un sens à préciser) de la courbe de régression de Y en X : on dit qu’on effectue un ajustement de la fonction. En pratique, la méthode d’ajustement la plus utilisée est celle dite des moindres carrés. L’idée est la suivante : on se dit que l’on approche « bien » la courbe de régression si le carré de la distance entre le point de la courbe de régression et le point de coordonnée est proche de 0.

Plus précisément, on cherche à minimiser la quantité suivante (qu’on peut appeler inertie) :

Par la suite, on s’intéresse plus particulièrement à l’ajustement linéaire, c’est-à-dire qu’on se limite aux fonctions affines de la...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - MORIEN (P.L.) -   Polycopié de cours d’administration économique et sociale.  -  Université Paris X.

  • (2) - FOURASTIÉ (J.), LEVY (S.) -   Statistiques appliquées à l’économie.  -  Masson (1993).

  • (3) - CALOT (G.) -   Cours de statistique descriptive.  -  Dunod (1973).

  • (4) - MÉLÉARD (S.) -   Probabilités. Concepts fondamentaux.  -  Probabilités- Concepts fondamentaux (2002).

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