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Calcul et représentation graphique de données statistiques à variable double 18 - 4

Les factures de gaz, par exemple, ont tendance à être plus élevées en hiver,

lorsqu'on utilise le chauffage, et on peut donc appliquer la régression

sinusoïdale aux données périodiques, comme la consommation de gaz.

Exemple Effectuer la régression sinusoïdale en utilisant les données

de consommation de gaz indiquées ci-dessous

Liste 1 (données de mois)

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20,

21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37,

38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48}

Liste 2 (Indications du compteur de gaz)

{130, 171, 159, 144, 66, 46, 40, 32, 32, 39, 44, 112, 116, 152, 157,

109, 130, 59, 40, 42, 33, 32, 40, 71, 138, 203, 162, 154, 136, 39,

32, 35, 32, 31, 35, 80, 134, 184, 219, 87, 38, 36, 33, 40, 30, 36,

55, 94}

Saisissez les données précédentes et tracez un diagramme de dispersion.

1(GRPH)1(GPH1)

Exécutez le calcul et affichez le résultat de l'analyse de la régression

sinusoïdale.

6(g)5(Sin)

Affichez un graphe de régression sinusoïdale à partir du résultat de l'analyse.

6(DRAW)

k Graphe de régression logistique

La régression logistique est particulièrement adaptée aux phénomènes où un

facteur augmente de manière continue en même temps qu’un autre facteur

évolve jusqu’au point de saturation. On peut l’utiliser pour étudier la relation

entre le dosage et l’efficacité d’un médicament, pour établir un budget

publicitaire, pour le commerce, etc.

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