596
PÈCHES CONTINENTALES. TECHNIQUES PARTICULIÈRES
Portons ces valeurs dans les formules (74) et (75) nous obtenons :
12 (7 089) - [(240) (384)] _
b ”
12 (5 608) — (240)2
~
’
384 —(— 0,731) (240)
...
a = ---------------- -------------------- = 46,b
la ligne de régression cherchée a donc pour formule :
y = 46,6 — 0,731 x.
L’équation de la ligne de régression, calculée par la méthode des moindres
carrés, pour obtenir l’estimé de (F) (T) quand (X) est donné, peut être mise
sous la forme :
y _ F = b (x — X)
(76)
où (x) et (y) sont les moyennes respectives des variables (X) et (Y).
Si l’on a à estimer la régression de (X) par rapport à (F), la formule (76)
devient :
x-X = bx/y (y—Ÿ)
(77)
où le coefficient (bx/y) est lu « b de x par rapport à y ». Il est différent du
coefficient que nous avons nommé (ô) par simplification et qui par analogie
devrait s’écrire (6y/x) et se lire « b de y par rapport à x ».
Ces coefficients mesurent la pente des droites de régression correspondantes.
Ces deux droites se coupent en un point de coordonnées (X) et (F).
L'angle que font ces deux droites est d’autant plus aigu que la corrélation est plus forte.
16.42. Corrélation
Corrélation et coefficient de corrélation (r) entre deux séries de variables
sont dits positifs lorsque les variables des deux séries varient dans le même
sens, ils sont dits négatifs lorsqu’elles varient en sens contraire.
Si (r) est positif, le nuage de points du diagramme monte de gauche à
droite (fig. 16.3) et la ligne de régression a une pente positive.
Si (r) est négatif, le nuage de points descend de droite à gauche (fig. 16.4)
et la ligne de régression a une pente négative.
Les valeurs de (r) proches de ses extrêmes (—1 et + 1) indiquent une
forte corrélation.
(b L’estimé de (F), représenté par le symbole (F) est ici égal à (y) ordonnée de la ligne
de régression.
PÈCHES CONTINENTALES. TECHNIQUES PARTICULIÈRES
Portons ces valeurs dans les formules (74) et (75) nous obtenons :
12 (7 089) - [(240) (384)] _
b ”
12 (5 608) — (240)2
~
’
384 —(— 0,731) (240)
...
a = ---------------- -------------------- = 46,b
la ligne de régression cherchée a donc pour formule :
y = 46,6 — 0,731 x.
L’équation de la ligne de régression, calculée par la méthode des moindres
carrés, pour obtenir l’estimé de (F) (T) quand (X) est donné, peut être mise
sous la forme :
y _ F = b (x — X)
(76)
où (x) et (y) sont les moyennes respectives des variables (X) et (Y).
Si l’on a à estimer la régression de (X) par rapport à (F), la formule (76)
devient :
x-X = bx/y (y—Ÿ)
(77)
où le coefficient (bx/y) est lu « b de x par rapport à y ». Il est différent du
coefficient que nous avons nommé (ô) par simplification et qui par analogie
devrait s’écrire (6y/x) et se lire « b de y par rapport à x ».
Ces coefficients mesurent la pente des droites de régression correspondantes.
Ces deux droites se coupent en un point de coordonnées (X) et (F).
L'angle que font ces deux droites est d’autant plus aigu que la corrélation est plus forte.
16.42. Corrélation
Corrélation et coefficient de corrélation (r) entre deux séries de variables
sont dits positifs lorsque les variables des deux séries varient dans le même
sens, ils sont dits négatifs lorsqu’elles varient en sens contraire.
Si (r) est positif, le nuage de points du diagramme monte de gauche à
droite (fig. 16.3) et la ligne de régression a une pente positive.
Si (r) est négatif, le nuage de points descend de droite à gauche (fig. 16.4)
et la ligne de régression a une pente négative.
Les valeurs de (r) proches de ses extrêmes (—1 et + 1) indiquent une
forte corrélation.
(b L’estimé de (F), représenté par le symbole (F) est ici égal à (y) ordonnée de la ligne
de régression.