Coefficient De Corrélation Excel Interprétation – Travaux D'isolation Thermique Pour Bâtiment Au Havre - Bati Seine
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Soit une série statistique à deux variables x et y. Pour savoir si un ajustement affine est envisageable, on peut utiliser le coefficient de corrélation linéaire de la série, noté r, avec r = où σ x et σ y sont les écarts-types respectifs des séries x et y, et σ xy la covariance des séries x et y. r est un nombre compris entre – 1 et 1. Plus il est proche de ces deux valeurs, plus l'ajustement affine est pertinent. En revanche, plus il est proche de 0, moins il l'est. De plus, si r est très proche de 1, la droite d'ajustement affine est croissante et si r est très proche de – 1, elle est décroissante. Remarque On peut utiliser la calculatrice pour calculer le coefficient de corrélation linéaire. Exemple On considère la série statistique suivante. x i 100 110 120 130 140 150 160 y i 105 95 75 68 53 46 31 Sur la calculatrice (ici, la TI-83 Premium CE): Entrer dans le menu Stats. Qu'est-ce que le coefficient de corrélation?. Entrer les deux listes de données dans l'éditeur de listes. Revenir dans le menu Stats et sélectionner CALC puis 4:RégLin(ax+b).
Le nuage de points reflète le signe et la force d'une corrélation. Pour le signe, nous pouvons utiliser la couleur des points ainsi que la pente de la droite de régression. Pour la force, il suffit d'observer la dispersion des points autour la droite. Par exemple, nous pouvons suggérer que la Pointure a une très faible relation linéaire avec les autres attributs (dernière colonne de la matrice). Aller plus loin: explorer des variables quantitatives avec une Analyse en Composantes Principales L'analyse en Composantes Principales (ACP) est une méthode d'analyse multivariée qui permet d'explorer facilement une matrice de corrélations. Elle permet également de mieux comprendre la structure de nos données et la relation entre les observations (clients) et les variables. Un avantage de l'ACP est la représentation graphique synthétique des résultats (cercle de corrélation, biplot…). Résumé : Coefficient de corrélation (leçon) | Khan Academy. Cet article vous a t-il été utile? Oui Non
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