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29 déc. 2025
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Nol_ _hen
@ol__hen_ccpoolwljynb
La régression linéaire est une méthode statistique fondamentale qui permet... Affiche plus
La régression linéaire permet de construire une équation montrant le lien entre deux variables. Dans ce modèle, nous avons une variable dépendante (Yi) que nous cherchons à expliquer à l'aide d'une variable explicative (Xi). Par exemple, on peut étudier comment le niveau d'éducation (X) influence le salaire (Y) d'un individu.
Le modèle mathématique s'écrit sous la forme Yi = α + βXi + Ui. Les paramètres α et β représentent respectivement l'ordonnée à l'origine et la pente de la droite. Le terme d'erreur Ui englobe tous les autres facteurs qui peuvent affecter la variable dépendante, mais qui ne sont pas inclus dans le modèle.
Pour évaluer la qualité de notre modèle, nous calculons des prédictions Ŷi(a,b) = a + bXi, où a et b sont les estimations de α et β. La différence entre la valeur observée Yi et la prédiction Ŷi s'appelle le résidu. Plus ces résidus sont petits, meilleur est notre modèle.
💡 Pense à la régression linéaire comme à une façon de tracer la "meilleure" ligne droite à travers un nuage de points. Cette ligne te permet de faire des prédictions sur des données que tu n'as pas encore observées !
La performance du modèle peut être évaluée par la Somme des Carrés Totaux (SCT) qui mesure la variabilité totale des observations, et la Somme des Carrés Expliquée (SCE) qui indique la partie de cette variabilité expliquée par le modèle.
Notre compagnon IA est spécialement conçu pour répondre aux besoins des étudiants. Sur la base des millions d'éléments de contenu que nous avons sur la plateforme, nous pouvons fournir des réponses vraiment significatives et pertinentes aux étudiants. Mais il ne s'agit pas seulement de réponses, le compagnon a encore plus pour but de guider les élèves dans leurs défis d'apprentissage quotidiens, avec des plans d'étude personnalisés, des quiz ou des éléments de contenu dans le chat et une personnalisation à 100% basée sur les compétences et les développements de l'étudiant.
Tu peux télécharger l'application dans Google Play Store et dans l'App Store d'Apple.
Oui, tu as un accès entièrement gratuit à tous les contenus de l'appli, tu peux chatter ou suivre les créateurs à tout moment. De plus, nous proposons Knowunity Premium, qui te permet de réviser sans limites!
App Store
Google Play
L'application est très facile d'utilisation et bien conçue. Jusqu'à présent, j'ai trouvé tout ce que je cherchais et j'ai pu apprendre beaucoup de choses grâce aux présentations ! Je vais certainement utiliser l'application pour un travail en classe ! Et comme source d'inspiration personnelle, elle est bien sûr aussi très utile.
Stefan S
utilisateur iOS
Cette application est vraiment super. Il y a tellement de fiches de révision et d'aide, [...]. Par exemple, la matière qui me pose problème est le français et l'appli a un choix d'aide très large. Grâce à cette application, je me suis améliorée en français. Je la recommanderais à tout le monde.
Samantha Klich
utilisatrice Android
Waouh, je suis vraiment abasourdi. J'ai essayé l'application parce que je l'avais déjà vue plusieurs fois dans la publicité et j'ai été absolument choquée. Cette appli est L'AIDE dont on rêve pour l'école et surtout, elle propose tellement de choses, comme des rédactions et des fiches qui m'ont personnellement TRÈS bien aidé.
Anna
utilisatrice iOS
Meilleur application je voulais m'entraîner pour mes maths puis j'ai tout compris d'un coup c'est mon nouveau prof maintenant 🤣🤣
Thomas R
utilisateur d' Android
super application pour réviser je révise tout les soirs
Esteban M
utilisateur d'Android
Permet de vraiment comprendre les cours sous forme de fiches de révisions déjà faites ! Incroyable, je recommande vraiment
Leny
utilisateur d'Android
L'application est tout simplement géniale ! Il me suffit de taper mon sujet dans la barre de recherche et je le vérifie très rapidement. Je ne dois plus regarder 10 vidéos YouTube pour comprendre quelque chose et j'économise ainsi mon temps. Je te le recommande !
Sudenaz Ocak
utilisateur Android
Cette application m'a vraiment fait m'améliorer ! J'étais vraiment nul en maths à l'école et grâce à l'appli, je suis meilleur en maths ! Je suis tellement reconnaissante que vous ayez créé cette application.
Greenlight Bonnie
utilisateur Android
PARFAIT 🌟 💕🔥 ça facilite Vrmt la révision avec des fiches de révisions fascinants✨🥰
Khady
utilisatrice d'Android
Je conseille vraiment ! je galère à avoir des cours clairs et ça aide énormément !!
Claire
utilisatrice iOS
C’est vraiment mais vraiment la meilleurs appli au début de l’année au collège jetait une élève perturbatrice et j’avais 9 de moyenne générale plus précisément 9,68... Et la un de mes potes me donne cette appli pour réviser c’était incroyable y’a des fiche de révision des quiz bref grâce à cette appli je suis passé de 9,68 à 17,40 trop contente 🤩🤩
Raoul
utilisateur IOS
Knowunity est vraiment une application incroyable elle est pour tous les âges et s’adapte à tous les niveaux.Elle permet de mieux comprendre et apprendre. Cette application est super pour les devoirs et pour les contrôles je la recommande à tous le monde petit ou grands
Ella
utilisatrice iOS
L'application est très facile d'utilisation et bien conçue. Jusqu'à présent, j'ai trouvé tout ce que je cherchais et j'ai pu apprendre beaucoup de choses grâce aux présentations ! Je vais certainement utiliser l'application pour un travail en classe ! Et comme source d'inspiration personnelle, elle est bien sûr aussi très utile.
Stefan S
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Anna
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Thomas R
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Leny
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Sudenaz Ocak
utilisateur Android
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Greenlight Bonnie
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Nol_ _hen
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La régression linéaire est une méthode statistique fondamentale qui permet d'établir une relation mathématique entre deux variables. Cette technique est essentielle pour comprendre comment une variable peut en influencer une autre, et constitue la base de nombreuses analyses prédictives.
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En t'inscrivant, tu acceptes les Conditions d'utilisation et la Politique de confidentialité.
La régression linéaire permet de construire une équation montrant le lien entre deux variables. Dans ce modèle, nous avons une variable dépendante (Yi) que nous cherchons à expliquer à l'aide d'une variable explicative (Xi). Par exemple, on peut étudier comment le niveau d'éducation (X) influence le salaire (Y) d'un individu.
Le modèle mathématique s'écrit sous la forme Yi = α + βXi + Ui. Les paramètres α et β représentent respectivement l'ordonnée à l'origine et la pente de la droite. Le terme d'erreur Ui englobe tous les autres facteurs qui peuvent affecter la variable dépendante, mais qui ne sont pas inclus dans le modèle.
Pour évaluer la qualité de notre modèle, nous calculons des prédictions Ŷi(a,b) = a + bXi, où a et b sont les estimations de α et β. La différence entre la valeur observée Yi et la prédiction Ŷi s'appelle le résidu. Plus ces résidus sont petits, meilleur est notre modèle.
💡 Pense à la régression linéaire comme à une façon de tracer la "meilleure" ligne droite à travers un nuage de points. Cette ligne te permet de faire des prédictions sur des données que tu n'as pas encore observées !
La performance du modèle peut être évaluée par la Somme des Carrés Totaux (SCT) qui mesure la variabilité totale des observations, et la Somme des Carrés Expliquée (SCE) qui indique la partie de cette variabilité expliquée par le modèle.
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Raoul
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