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Il y a deux choses à faire. La première est de vérifier que la corrélation linéaire est forte et positive.
Place les points dans le plan cartésien pour former le nuage de points. J'ai mis sur l'axe horizontal la population et sur l'axe vertical, le revenu annuel.
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Utilise ensuite la méthode du rectangle pour trouver une approximation de \(r\), le coefficient de corrélation.
Lorsque tu as l'équation de la droite de régression, remplace \(x\) par le nombre d'habitants de la ville. Effectue le calcul pour obtenir le revenu. Tu peux vérifier si la prédiction du modèle concorde avec les dires de la dirigeante.
À toi de jouer !
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Explication d'Alloprof
Cette explication a été donnée par un membre de l'équipe d'Alloprof.
Salut,
Il y a deux choses à faire. La première est de vérifier que la corrélation linéaire est forte et positive.
Place les points dans le plan cartésien pour former le nuage de points. J'ai mis sur l'axe horizontal la population et sur l'axe vertical, le revenu annuel.
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Utilise ensuite la méthode du rectangle pour trouver une approximation de \(r\), le coefficient de corrélation.
Cela dit, en jettant un coup d'œil au nuage de points, il me semble qu'il est clair que la corrélation semble forte et positive.
Ensuite, détermine l'équation de la droite de régression. Tu peux utiliser la méthode de Mayer ou médiane-médiane.
Lorsque tu as l'équation de la droite de régression, remplace \(x\) par le nombre d'habitants de la ville. Effectue le calcul pour obtenir le revenu. Tu peux vérifier si la prédiction du modèle concorde avec les dires de la dirigeante.
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