Ajustement affine — définition ?
Modèle linéaire y=ax+b pour approximer une relation.
Coefficient de détermination — rôle ?
Mesure la part de variabilité expliquée par le modèle.
Droite d’ajustement — fonction ?
Représente la tendance générale des données.
$R^2$ proche de 1 — signification ?
Ajustement très pertinent, bonne explication.
Estimer avec droite — étape clé ?
Remplacer $x$ par la valeur demandée dans y=ax+b.
Valeur pour $x=15$ — exemple ?
Calcul du salaire estimé en remplaçant $x=15$.
Ajustement pour temps d’entraînement — objectif ?
Prédire le temps en fonction du nombre d’entraînements.
Pente négative — signification ?
Le temps diminue avec plus d’entraînements.
Festival — modélisation linéaire ?
Utiliser y=720x+147,70 pour prévoir le nombre de participants.
Ventes voitures — $R^2$ faible — conséquence ?
Ajustement non pertinent, peu fiable.
Abonnés plateforme — $R^2$ élevé — implication ?
Ajustement pertinent, prévisions fiables.
ADN — prédiction à 10h — méthode ?
Prolonger la tendance par extrapolation.
Ventes Switch — tendance ?
Croissance continue, tendance linéaire positive.
Population tigres — effet mesures protection ?
Tendance de baisse ralentit après 1986.
Disparition tigres — calcul ?
Résoudre y=0 pour trouver le rang ou année.
Pertinence ajustement — critère ?
Valeur élevée de $R^2$, proche de 1.
$R^2=0,1$ — interprétation ?
Ajustement non pertinent, dispersion importante.
Prévision future — étape essentielle ?
Remplacer $x$ par la valeur de l’année ou rang.
Extrapolation — risque ?
Prédictions moins fiables si hors intervalle.
Comparer deux périodes — objectif ?
Évaluer l’impact des mesures de protection.
Testez vos connaissances avec un QCM de 20 questions sur Analyse des tendances par ajustement affine.
1. Dans un ajustement affine, que représente le coefficient de détermination $R^2$ ?
2. Quand un ajustement affine est-il jugé pertinent dans ce cours ?
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