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Régression
Description
LnReg
Utilise l'algorithme d'ajustement par la méthode des
moindres carrés pour obtenir un ajustement linéaire
entre ln(x) et y, afin d'effectuer un ajustement par une
fonction du type : y=a+b ln(x)
Logistic
Utilise l'algorithme d'ajustement par la méthode des
moindres carrés pour obtenir l'ajustement par une
fonction du type : y=a/(1+b * e^(c * x))+d
MedMed
Utilise la méthode de ligne Med-Med pour calculer les
points récapitulatifs x1, y1, x2, y2, x3 et y3 et effectue
l'ajustement en fonction de l'équation type :
y=ax+b
où a est la pente et b l'ordonnée de l'intersection avec
l'axe des y.
PowerReg
Utilise l'algorithme d'ajustement par la méthode des
moindres carrés pour obtenir un ajustement linéaire
entre ln(x) et de ln(y), afin d'effectuer un ajustement
par une fonction du type : y=ax b
QuadReg
Ajustement, en utilisant la méthode des moindres carrés,
par une fonction polynômiale du second degré :
y=ax 2 +bx+c
Pour trois points de données, l'équation est celle du
polynôme d'interpolation associé à ces trois points ;
pour quatre ou plus, il s'agit d'une régression
polynomiale. Trois points, au minimum, sont
nécessaires.
QuartReg
Ajustement, en utilisant la méthode des moindres carrés,
par une fonction polynômiale du quatrième degré :
y=ax 4 +bx 3 +cx 2 +dx+e
Pour cinq points de données, l'équation est celle du
polynôme d'interpolation associé à ces cinq points ;
pour six ou plus, il s'agit d'une régression polynomiale.
Cinq points, au minimum, sont nécessaires.
SinReg
Utilise l'algorithme d'ajustement par la méthode des
moindres carrés pour obtenir un ajustement par une
fonction du type : y=a sin(bx+c)+d
Annexe B : Référence technique
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