L’AJUSTEMENT LOGARITHMIQUE & EXPONENTIEL - Corrélation NON LINÉAIRE - Explications & Exemples - Stat

A travers des explications simples, puis un exemple sur Excel, on va voir la méthode de l’ajustement linéaire, qui permet d’estimer la corrélation logarithmique ou exponentielle entre deux variables en transformant cette corrélation en corrélation linéaire. Pour cela, on va voir intuitivement, avec de petits schémas, la manière dont on converti des données exponentielles et logarithmiques en données linéaires. Ensuite, on fera un petit exemple sur Excel, dans lequel on convertira des données dont la tendance est logarithmique en données dont la tendance est linéaire. On pourra ainsi en déduire l’équation de la courbe de corrélation.

De ce fait, on va d’abord comprendre facilement la manière donc on peut convertir des données exponentielles ou logarithmiques en données linéaires. On verra ainsi qu’il existe 2 méthodes :
Transformer le graphique en un graphique semi-logarithmique, en changeant l’échelle d’un axe pour une échelle logarithmique. On y comprendra que la tendance exponentielle/logarithmique s’anamorphose en une droite sur un papier semi-logarithmique.
Modifier les données en elles-mêmes, en changeant toutes les données d’une variable en données logarithmiques.
On fera également le rapprochement entre ces deux méthodes, dont l’application revient au même. (biensur, on verra rapidement ce qu’est cette échelle logarithmique)

Ensuite, on se rendra sur Excel avec un graphique logarithmique. On comprendra :
le modèle le mieux adapté aux données, en regardant la valeur du R²
ce que signifie réellement le changement d’échelle en échelle logarithmique
la manière dont on modifie les données d’une variable, avec la fonction Excel =LN()
que linéariser des données ne change pas la valeur du coefficient de corrélation et du coefficient de corrélation
comment trouver l’équation associée à la courbe de tendance, avec les fonctions =PENTE() et =ORDONNEE.ORIGINE() d’Excel


Dans cette vidéo :
0:00 Intro & présentation
1:23 Quel ajustement choisir ?
2:02 Comment trouver l’équation
2:32 Présentation des 2 méthodes
2:52 Modification de l’axe
5:09 Tendance s’anamorphosant
5:51 Modification des données des points
8:29 Exemple sur Excel
8:59 Modèle le plus adapté (r²)
10:29 Echelle logarithmique
11:02 Modification des points
12:00 Nouveau graphique
12:36 Courbe de tendance
13:10 Equation
15:15 Résumé & Fin


J'essaye de bien expliquer :) … en 4K 😝
Stats - Post Bac (Prépa/Licence/IUT/BTS/Master 1e, 2e, 3e, 4e ou 5e année)
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