Fichier:Regression lineaire abscisses ordonnees.svg
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Fichier d’origine (Fichier SVG, nominalement de 317 × 384 pixels, taille : 46 kio)
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Description
| DescriptionRegression lineaire abscisses ordonnees.svg |
English: Illustration of least squares fitting. The data (red dots) are at co-ordinates (1,6), (2,5), (3,7) and (4,10). A linear approximation is obtained using least-squares estimation of the vertical offset (plain blue line) and of the horizontal offset (dashed blue line). Created using Scilab, modified with Inkscape.
Français : Illustration de la régression linéaire par la méthode des moindres carrés. Les données (points rouges) ont pour coordonnées (1 ; 6), (2 ; 5), (3 ; 7) et (4 ; 10). On effectue une régression linéaire en considérant les écarts en ordonnée (ligne bleue continue) et en abscisse (ligne bleue pointillée). Réalisé avec Scilab, modifié avec Inkscape. |
| Date | (UTC) |
| Source |
Ce fichier est dérivé de : |
| Auteur |
|
| Cette image a été retouchée, ce qui signifie qu'elle a été modifiée par ordinateur et est différente de l'image d'origine. Liste des modifications : redrawn with Scilab, both horizontal and vertical offset. Modifications effectuées par Cdang.
|
Scilab source
| This media was created with Scilab, a free open-source software. Here is a listing of the Scilab source used to create this file. |
// Données
X = 1:4;
Y = [6, 5, 7, 10];
// régression horizontale
[a, b, sigma] = reglin(Y, X);
// régression verticale
[aa, bb, sigma] = reglin(X, Y);
// points projetés sur la droite
X1 = a*Y + b;
Y1 = aa*X + bb;
// droite de régression horizontale
y1 = 4; x1 = a*y1 + b;
y2 = 10.25; x2 = a*y2 + b;
// droite de régression verticale
xx1 = (y1 - bb)/aa;
xx2 = (y2 - bb)/aa;
// tracé
clf;
couleurs = [get(sdf(), 'color_map') ; 0.75, 0.75, 0.75];
xset('colormap', couleurs);
xsegs([X ; X1], [Y ; Y], 14) // segments horizontaux
h1 = gce();
h1.line_style = 2;
xsegs([X ; X], [Y ; Y1], 14) // segments verticaux
h2 = gce();
h2.thickness = 2;
xpoly([xx1, xx2], [y1, y2]) // droite de régression verticale
h3 = gce();
h3.thickness = 2;
h3.foreground = 2;
xpoly([x1, x2], [y1, y2]) // droite de régression horizontale
h4 = gce();
h4.line_style = 2;
h4.foreground = 2;
plot(X, Y, 'ok') // points
h5 = gce();
h5.children.mark_background = 5;
axe = gca();
axe.data_bounds = [0, 4 ; 5, 10.25];
axe.grid = [33, 33];
axe.tight_limits = 'on';
axe.isoview = 'on';
xtitle(' ', 'x', 'y')
Conditions d’utilisation
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Ce fichier est disponible selon les termes de la licence Creative Commons Attribution – Partage dans les Mêmes Conditions 3.0 Non Transposé.
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Journal des téléversements d’origine
This image is a derivative work of the following images:
- File:Linear_least_squares_example2.svg licensed with Cc-by-sa-3.0, GFDL
- 2011-06-10T03:35:22Z Krishnavedala 279x274 (51647 Bytes) {{Information |Description ={{en|1=Illustration of [[:w:Linear_least_squares_(mathematicsleast squares fitting]]. The data (red dots) are at co-ordinates (1,6), (2,5), (3,7) and (4,10). A linear approximation is obtained u
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| Date et heure | Vignette | Dimensions | Utilisateur | Commentaire | |
|---|---|---|---|---|---|
| actuel | 5 avril 2013 à 08:41 | 317 × 384 (46 kio) | wikimediacommons>Cdang | line styles inverted + G |
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