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La régression exponentielle : exponential_regression

Pour approcher les données par une fonction exponnentielle qui a pour équation y = b*exp(m*x) = b*ax, on utilise exponential_regression.
exponential_regression a les mêmes arguments que covariance.
Si exponential_regression a comme argument la liste X des xj et la liste Y des yj, exponential_regression renvoie (a, b) tel que y $ \simeq$ bax.
On tape dans la case C1 :
evalf(exponential_regression(A1:A4,B1:B4))
ou on tape dans une ligne d'entrée :
exponential_regression([[1.0,1],[2,4],[3,9],[4,16]])
On obtient :
2.49146187923,0.5
On tape dans une ligne d'entrée :
exponential_regression([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[7.3, 9.53,12.47,16.3,21.24,27.73,36.22,47.31,61.78,80.68,105])
On obtient :
(1.30568684451, 7.30853268031)
c'est donc la fonction expopnentielle d'équation :
y = 7.30853268031*(1.30568684451)x qui approche au mieux les données.
Remarque
On a :
exp(0.266729219953, 1.989042525894) = (1.30568684451, 7.30853268031)

Documentation de giac écrite par Renée De Graeve