Modèles mathématiques et régressions non linéaires

Je viens de trouver un site meilleur que Wolframalpha.com :

Cette page permet d’obtenir une grande variété d’équations qui définissent une courbe formée à partir des points  qu’on a entrés en paramètres.

Rappel : l’équation la plus simple parmi d’autres, pour un même résultat, est toujours la meilleure (exemple : on préférera évidemment y = x² au lieu de y = x2 – 1.953293612·10-14 * x1/2 + 1.054806674*10-14).

Génial !!!

On peut aussi en profiter avec d’autres types de modèles mathématiques :

 

  • Logarithmic Regression (LnR)
  • Exponential Regression (ExpR)
  • Power Regression (PowR)
  • Polynomial Regression (PR)
  • Multiple Linear Regression (MLR)
  • Multiple Polynomial Regression (MPR)
  • Nonlinear Regression (NLR)
  • Weighted Linear Regression (WLR)
  • Constrained Linear Regression (CLR)

 

Cependant, les régressions non linéaires fonctionnent avec deux dimensions : X (abscisses) et Y (ordonnées).

Il est plutôt intéressant de pouvoir travailler en plusieurs dimensions, comme X, Y et Z par exemple, et cela est seulement possible avec Wolframalpha.com.

Ah, tiens ! En fait, finalement on peut faire avec plus de 2 paramètres avec cette page : http://www.xuru.org/rt/MLR.asp on peut en effet tester avec X et Y et Z. Le résultat affichera alors X1 et X2 pour exprimer X et Y, et Y pour exprimer Z. Voila, très bien.

Je vais pouvoir créer des modèles plus précis.  😉

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