Approximation d'une fonction avec une analyse régressive
Ce calculateur en ligne utilise plusieurs modèles de régressions simples pour approximer une fonction donnée suivant un ensemble de points.
Articles décrivant cette calculatrice
Approximation d'une fonction avec une analyse régressive
Chiffres après la virgule décimale : 4
Régression linéaire
y=0.6233x+129.5721
Coefficient de corrélation linéaire
0.7883
Coefficient de détermination
0.6214
Erreur relative moyenne, %
2.4459 %
Régression quadratique
y=−0.0168x2+3.0867x+41.3745
Coefficient de corrélation
0.8164
Coefficient de détermination
0.6665
Erreur relative moyenne, %
2.0026 %
Régression cubique
y=0.0001x3−0.0392x2+4.6976x+3.1981
Coefficient de corrélation
0.8165
Coefficient de détermination
0.6666
Erreur relative moyenne, %
2.0166 %
Régression puissance
y=56.4834x0.2642
Coefficient de corrélation
0.7981
Coefficient de détermination
0.6369
Erreur relative moyenne, %
2.3409 %
Régression exponentielle ab
y=134.4458⋅1.0036x
Coefficient de corrélation
0.7842
Coefficient de détermination
0.6150
Erreur relative moyenne, %
2.4781 %
Régression logarithmique
y=−20.1773+45.6282⋅lnx
Coefficient de corrélation
0.8013
Coefficient de détermination
0.6421
Erreur relative moyenne, %
2.3080 %
Régression hyperbolique
y=220.7742−3264.2257x
Coefficient de corrélation
0.8106
Coefficient de détermination
0.6570
Erreur relative moyenne, %
2.1698 %
Régression exponentielle
y=e4.9012+0.0036x
Coefficient de corrélation
0.7842
Coefficient de détermination
0.6150
Erreur relative moyenne, %
2.4781 %
Résultats
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y
Régression linéaire
Régression quadratique
Régression cubique
Régression puissance
Régression exponentielle ab
Régression logarithmique
Régression hyperbolique
Régression exponentielle
Résultats
| i | x | y | Régression linéaire | Régression quadratique | Régression cubique | Régression puissance | Régression exponentielle ab | Régression logarithmique | Régression hyperbolique | Régression exponentielle |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 53.6 | 162.9809 | 158.4548 | 158.0846 | 161.6911 | 163.0991 | 161.4938 | 159.8745 | 163.0991 | ||
| 1 | 57 | 163 | 165.1002 | 162.6187 | 162.5014 | 164.3394 | 165.1101 | 164.3000 | 163.5071 | 165.1101 |
| 2 | 58 | 164 | 165.7235 | 163.7694 | 163.7038 | 165.0961 | 165.7063 | 165.0936 | 164.4944 | 165.7063 |
| 3 | 59 | 158 | 166.3468 | 164.8863 | 164.8633 | 165.8433 | 166.3047 | 165.8735 | 165.4483 | 166.3047 |
| 4 | 62 | 175 | 168.2167 | 168.0351 | 168.0907 | 168.0303 | 168.1127 | 168.1366 | 168.1254 | 168.1127 |
| 5 | 64 | 171 | 169.4633 | 169.9660 | 170.0394 | 169.4454 | 169.3290 | 169.5852 | 169.7707 | 169.3290 |
| 6 | 64 | 172 | 169.4633 | 169.9660 | 170.0394 | 169.4454 | 169.3290 | 169.5852 | 169.7707 | 169.3290 |
| 7 | 65 | 175 | 170.0866 | 170.8809 | 170.9546 | 170.1408 | 169.9404 | 170.2926 | 170.5553 | 169.9404 |
| 8 | 68 | 165 | 171.9565 | 173.4237 | 173.4714 | 172.1808 | 171.7880 | 172.3514 | 172.7709 | 171.7880 |
| 9 | 69 | 178 | 172.5797 | 174.2039 | 174.2360 | 172.8461 | 172.4083 | 173.0175 | 173.4666 | 172.4083 |
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