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regression linéaire avec ordonnée à l'origine nulle

Unread postPosted: 28 Jan 2020, 10:23
by d2071191@urhen.com
Bonjour,

En physique il est fréquent de faire une régression linéaire sur des données expérimentales de deux grandeurs X et Y, en sachant que nécessairement X=0 => Y=0.
Une régression linéaire de type y=ax+b ne donne pas de bon résultats puisque il en résulte une ordonnée à l'origine non nulle. Il existe beaucoup de modèle de régression sur la TI Nspire CAS, mais je ne trouve pas de modèle y=ax. C'est pourtant un classique des logiciels de traitements de données (regressi, latis pro, etc.)

Je n'ai ni trouvé sur ma Ti-Nspire CAS ni sur ma Ti84SE.... Quelqu'un à une idée comment faire ?

Merci. !

Re: regression linéaire avec ordonnée à l'origine nulle

Unread postPosted: 29 Jan 2020, 22:50
by chadok
Bonjour,
Je ne m' étais jamais posé cette question, mais merci Google, je crois que tu as une réponse théorique ici ;-)
http://www.les-mathematiques.net/phorum/read.php?2,63655
Va bien jusqu' au bout du topic, la première réponse donnée n' avait pas l' air d' être la bonne...
Je n' utilise pas ta calculatrice, mai si tu ne trouves pas sur ta TI la fonction pour le faire directement, cette formule reste programmable sans trop de difficulté...

EDIT : En dépannage rapide : si à ta liste de points (xi, yi), tu ajoutes la liste des points symétriques par rapport à l'origine, c' est à dire la liste des points (-xi, -yi), alors la droite de régression de tout ce petit monde passe forcément par l' origine, non ?

Re: regression linéaire avec ordonnée à l'origine nulle

Unread postPosted: 30 Jan 2020, 16:12
by blouson
en physique ça n'a pas trop d'importance , si on trouve un b petit on fait comme si il est égal à zéro et on arrondi a au dixième :)

Re: regression linéaire avec ordonnée à l'origine nulle

Unread postPosted: 02 Feb 2020, 17:03
by chadok
Certes, c'est dejà ce que faisait notre ami avant de venir poser sa question sur ce forum :)
Mais il est mathématiquement plus "propre" d'utiliser les formules si elles existent, et d'avoir y= 0 pour x = 0.