Dans le but de faciliter les échanges sur le forum
et de compléter les informations accessibles gratuitement sur le site,
je recherche des personnes (enseignants ou étudiants) désireuses
de partager leurs connaissances dans les différents domaines abordés
sur le site. Gestion financière, contrôle de gestion, droit...
si vous êtes intéressé, n'hésitez
pas à me contacter.
L'objectif de cette méthode est d'ajuster des données
statistiques par une fonction y = f(x). La représentation de cette
fonction peut être linéaire ou courbe : la fonction déterminée
sera alors différente. C'est donc toujours la forme du graphique qui
doit guider le choix de la méthode : ajustement linéaire,
exponentiel ou par une fonction
puissance.
On pratique un ajustement linéaire en modélisant
les ventes par une fonction du type y = ax + b . On calcule la pente
(a) selon la formule (voir ci-dessous) puis l'ordonnée à
l'origine (b) par déduction avec le point moyen.
Lorsque l'on constate que l'une des variables observées
augmente de façon géométrique, on ajuste les données
par une fonction exponentielle de type y = B.A^x. On ramène
la fonction à un ajustement linéaire par le biais d'un changement
de variable logarithmique : Log y = log (b.a^x) = Log b + x Log a.
On peut alors calculer la pente (Log a) et l'ordonnée
à l'origine (log b) selon les mêmes formules que pour
l'ajustement linéaire. On retrouve enfin A et B par les fonctions A = 10^(Log a)
et B = 10^(Log b).
Lorsque l'on constate que les deux variables observées augmentent
de façon géométrique, on ajuste les données par
une fonction puissance de type y = B.x^a. On ramène
la fonction à un ajustement linéaire par le biais d'un changement
de variable logarithmique : Log y = log (b.x^a) = Log b + a Log x.
On peut alors calculer la pente (a) et l'ordonnée à
l'origine (log b) selon les mêmes formules que pour l'ajustement
linéaire. On retrouve enfin B par la fonction b = 10^(Log b).
y = B.A^x
SOUS EXCEL :
Log y = Log b + a Log x
Pour plus d'informations ...
Méthodes d'analyse de régression
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