suivant: Régression polynômiale : polynomial_regression
monter: Les fonctions statistiques à
précédent: Régression logarithmique : logarithmic_regression
Table des matières
Index
Graphe de la régression logarithmique :
logarithmic_regression_plot
Pour dessiner le graphe de la fonction logarithmique d'équation
y = m ln x + b qui approche au mieux les données, on utilise
logarithmic_regression_plot.
logarithmic_regression_plot a les mêmes arguments que covariance.
On tape :
logarithmic_regression_plot([[1.0,1],[2,4],[3,9],[4,16]])
On obtient :
Le graphe de la fonction logarithme d'équation
y = 10.1506450002 ln(x) - 0.564824055818
car c'est la fonction logarithme d'équation :
y = 10.1506450002 ln(x) - 0.564824055818
qui approche au mieux les données.
Remarque
On remarquera que l'équation de la courbe representée ainsi que la valeur
du coefficient de corrélation de
ln(X), ln(Y) (si les données sont
X, Y)) sont écrits en bleu.
Si on veut avoir l'équation et/ou le coefficient de corrélation sur le
dessin il faut rajouter comme dernier argument, l'option equation et/ou
correlation.
Documentation de giac écrite par Renée De Graeve