1 : $$$$ @STAT NOTICE CHAT 11/09/12 21:18:12 7124 2 : DATE 11/09/12 3 : 4 : 5 : CETTE PROCEDURE A ETE MISE GRACIEUSEMENT 6 : A DISPOSITION DE LA COMMUNAUTE CASTEM2000 7 : PAR DELERUYELLE Fr. (SOCOTEC-INDUSTRIE a l'IPSN/DES) 8 : 9 : 10 : Procedure @STAT Voir aussi : 11 : --------------- 12 : XM EX (YM EY A B R) = @STAT LX (LY) ; 13 : 14 : Objet : 15 : ______ 16 : 17 : Cette procedure calcule les moyennes, ecarts types, et coefficients 18 : de regression lineaire de listes de reels. 19 : 20 : Commentaires : 21 : _____________ 22 : 23 : LX : liste de reels dont on veut la moyenne et l'ecart type. 24 : (type LISTREEL). 25 : 26 : LY : eventuellement, seconde liste de reels. 27 : (type LISTREEL). 28 : 29 : XM : moyenne de la liste LX (type FLOTTANT). 30 : 31 : EX : ecart type de la liste LX (type FLOTTANT). 32 : 33 : YM : si LY a ete donnee, moyenne de cette seconde liste. 34 : (type FLOTTANT). 35 : 36 : EY : si LY a ete donnee, ecart type de cette seconde liste. 37 : (type FLOTTANT). 38 : 39 : A : coefficient directeur de la droite de regression lineaire 40 : de LY sur LX (type FLOTTANT). 41 : 42 : B : ordonnee a l'origine de la droite de regression lineaire 43 : de LY sur LX (type FLOTTANT). 44 : 45 : R : coefficient de correlation de la regression lineaire 46 : de LY sur LX (type FLOTTANT). 47 : 48 : Exemple : 49 : ________ 50 : 51 : lx = prog 0 1.85 4.65 7 10 11 12 15.8 ; 52 : ly = prog 2.25 2. 1.75 1.4 1. 0.8 1. 1.2 ; 53 : xm ex ym ey a b r = @STAT lx ly ; 54 : mess 'moy. y=' ym 'ecart type y=' ((ey / ym) * 100.) '%'; 55 : ly2 = (lx * a) + (prog (dime lx) * b) ; 56 : titr 'a=' a 'b=' b 'r=' r ; 57 : ev0 = evol blanc manu 'x' lx 'y' ly ; 58 : ev1 = evol rouge manu 'x' lx 'y' ly2 ; 59 : dess (ev0 et ev1) ; 60 : 61 : Remarques : 62 : __________ 63 : 64 : 1) L'ecart type n'est pas donne en pourcentage. Il faut faire 65 : (ex/xm)*100. pour l'avoir en 'pour cent'. 66 : 67 : 2) A et B sont tels que LX etant une liste d'abscisses et LY une 68 : liste d'ordonnees, la droite de regression lineaire aura pour 69 : equation : y = A.x + B 70 : 71 : 3) Une regression lineaire de LY sur LX ne se justifie que si la 72 : valeur absolue du coefficient de correlation R est proche de 1. 73 : 74 : 75 :
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