Karteikarten: Analyse de la Relation Linéaire entre Variables — 20 Karten

Nuage de points — définition ?

Représentation graphique de deux variables quantitatives.

Outils numériques — rôle ?

Tracer et analyser rapidement le nuage de points.

Forme du nuage — indication ?

Type de relation entre variables (linéaire ou non).

Point moyen — utilisation ?

Repère de la tendance centrale des données.

Ajustement affine — définition ?

Droite modélisant une relation linéaire entre deux variables.

Méthode des moindres carrés — but ?

Minimiser la somme des écarts au carré.

Conditions ajustement affine — quand ?

Nuage allongé, relation linéaire potentielle.

Equation de la droite — forme ?

y = ax + b.

Coefficient a — rôle ?

Pente, variation de y selon x.

Coefficient b — rôle ?

Ordonnée à l’origine, valeur de y quand x=0.

R² — définition ?

Proportion de variance expliquée par le modèle.

R² — valeur optimale ?

Proche de 1, ajustement pertinent.

Interpolation — définition ?

Estimation entre deux points connus.

Extrapolation — définition ?

Estimation en dehors du domaine connu.

Pertinence ajustement — critère ?

R² élevé et forme linéaire du nuage.

Corrélation forte — R² ?

Proche de 1.

Corrélation faible — R² ?

Entre 0,25 et 0,75.

Application aux données — étape clé ?

Représenter, ajuster, prévoir, interpréter.

Prédictions futures — méthode ?

Utiliser l’équation de la droite pour extrapoler.

Interprétation — objectif ?

Comprendre la relation et évaluer la qualité.