JOEL PRO

CHAPITRE 2 : LA CORRELATION LINEAIRE

pour le cours vidéo et exercice corrigé, cliquez ici https://youtu.be/eep9atI0gx8

La corrélation est une dépendance plus ou moins grande entre deux variables statistiques

Les droites de régression

Elles permettent de mesurer le degré de dépendance entre deux phénomènes Xi ; Yi. On distingue deux types de droites de régression à partir de la méthode des moindres carrés.

La droite de régression de Y en X est Dy/x et la droite de régression de X en Y notée Dx/y.

La droite de régression de Y en X

Elle est de la forme y = ax + b et permet d'estimer ou de déterminer la valeur de Yi connaissant celle de Xi

la droite régression de X en Y

Elle permet d'estimer ou de déterminer la valeur de Xi connaissant Yi ainsi :

le coefficient de corrélation linéaire

Définition et intêrêt de la corrélation
Définition de la corrélation

C'est le lien de dépendance ou la relation qui existe entre deux variables (xi et yi) étudiées ou observées simultanément c'est-à -dire au même moment

NB : la variable temps n'intervient pas facilement dans la corrélation

Intêrêt de la corrélation

Elle permet d'apprécier le degré ou l'intensité de dépendance entre deux variables à savoir :

La variable explicative (xi) c'est celle qui se situe à l'axe des abscisses et qui permet à la variable expliquée d'évoluer.
La variable expliquée (yi) c'est celle qui se situe à l'axe des ordonnées et qui évolue en fonction de la variable explicative.

L'intensité de cette interdépendance se mesure en calculant un indicateur appelé coefficient de corrélation noté « r » ou ˜R'