Analyse des séries à deux variables

1. 📌 L'essentiel

• Série à deux variables : deux caractères quantitatifs (x, y) sous forme (x_i ; y_i).
• Nuage de points : représentation graphique pour visualiser la relation.
• Ajustement affine : droite y = ax + b qui modélise la tendance.
• Coefficient R² : mesure la qualité de l’ajustement, proche de 1 indique forte corrélation.
• Corrélation forte : points alignés, relation linéaire claire.
• Extrapolation : prédire des valeurs hors intervalle d’observation.
• Interpolation : estimer des valeurs dans l’intervalle d’observation.
• Utilité : modéliser, prévoir, interpréter relations entre deux variables numériques.
• Méthode : calculer x ou y à partir de l’équation d’ajustement.

2. 🧩 Structures & Composants clés

• Série à deux variables — deux caractères quantitatifs, données sous forme (x_i ; y_i).
• Nuage de points — graphique dans un repère orthogonal, visualise la relation.
• Droite d’ajustement — y = ax + b, meilleure approximation du nuage.
• Coefficient R² — indicateur de la qualité de l’ajustement.
• Extrapolation — prédiction hors intervalle d’observation.
• Interpolation — estimation dans l’intervalle d’observation.
• Relation de cause à effet — modélisation de la dépendance entre variables.
• Méthode de calcul — x = (y - b) / a ou y = ax + b.