2. Méthode de Mayer. La méthode de Mayer consiste à découper la série de données en deux sous-séries, ce qui permet de tenir compte de tous les points de la série. On calcule ensuite le point moyen de chaque sous-série avant de déterminer l'équation de la droite d'ajustement qui passe par ces deux points moyens.
La méthode d'ajustement de Mayer est une méthode pour effectuer une régression affine d'une série statique à deux variables, c'est-à-dire pour trouver une droite qui passe au plus près d'un nuage de points.
Prévision des ventes : La méthode des pourcentages
calcul du chiffre d'affaires total. calcul de la proportion du chiffre d'affaires pour chaque période. calcul du chiffre d'affaires prévisionnel pour chaque période.
Calcul de la régression linéaire
L'équation se présente sous la forme « Y = a + bX ». Vous pouvez également le reconnaître comme la formule de pente. Pour trouver l'équation linéaire à la main, vous devez obtenir la valeur de « a » et « b ».
La forme générale de la régression linéaire est la suivante : Y = a*X + b + epsilon avec a et b deux constantes. Y est la variable à prédire, X la variable utilisée pour prédire, a est la pente de la régression et b est l'intercept, c'est-à-dire la valeur de Y lorsque X est égal à zéro.
Le m est la pente de la droite ou son coefficient directeur. Il se calcule par la formule (yB-yA)/(xB-xA). Le p est l'ordonnée à l'origine, il se calcule en remplaçant x et y , dans y = mx+p , par les coordonnées x et y d'un des points A ou B, c'est pareil. -Si tu préfères celles du point B, tu mettras yB = mxB + p.
La méthode des moindres carrés consiste à déterminer la droite dite « de régression de y en x » qui rend minimale la somme : . Dans la pratique, on détermine cette droite de régression de y en x, d'équation y = ax + b, à l'aide de la calculatrice.
Nous savons que la variance est une mesure du degré de dispersion d'un ensemble de données. On la calcule en prenant la moyenne de l'écart au carré de chaque nombre par rapport à la moyenne d'un ensemble de données. Pour les nombres 1, 2 et 3, par exemple, la moyenne est 2 et la variance, 0,667.
Trouver l'équation d'une droite à partir de deux points
Isoler le paramètre b afin de trouver la valeur de l'ordonnée à l'origine. Écrire l'équation de la droite sous la forme y=mx+b y = m x + b avec les valeurs des paramètres m et b.
Pour faire le calcul prévisionnel des ventes d'un nouveau produit, il faudra compter le nombre d'avis clients obtenu pour des produits similaires au cours du dernier mois. Ce chiffre sera comparé avec les données obtenues pour les projections de ventes.
Pour tracer la droite, il suffit de calculer les coordonnées de deux points de la droite d'ajustement : - Si x = 0 alors y = 2,1×0+1,1=1,1 donc le point de coordonnées (0 ; 1,1) appartient à la droite d'ajustement.
Dans un ajustement linéaire, la fonction f recherchée est une droite : La méthode des moindres carrés cherche une droite y=ax+b de manière à minimiser la somme des carrés des différences entre les points du nuage et ceux de la droite : ∑i(yi−(axi+b))2.
La corrélation mesure l'intensité de la liaison entre des variables, tandis que la régression analyse la relation d'une variable par rapport à une ou plusieurs autres.
Ainsi, la valeur espérée de y sera Y ou A+BX et la variance de y sera égale à la variance de e. Résidu est la différence entre yobservé et Yestimé ( ), soit résidu = (yi - ).
La régression linéaire va vous permettre d'en analyser la nature. Par exemple, si le prix d'un produit particulier change en permanence, vous pouvez utiliser l'analyse de régression pour déterminer si la consommation baisse à mesure que le prix augmente.
La régression fait référence à l'approche consistant à modéliser la relation entre les variables pour déterminer la force et la direction de leur relation.
Il peut s'agir de lois de conservation que les quantités mesurées doivent respecter. La méthode des moindres carrés permet alors de minimiser l'impact des erreurs expérimentales en « ajoutant de l'information » dans le processus de mesure.
Seuil de rentabilité = Charges fixes / Taux de marge sur coûts variables, soit le chiffre d'affaires minimum à réaliser pour ne pas perdre d'argent.
Le moment MΔ( ) de la force exercée sur le solide (en N·m) correspond au produit de l'intensité F de la force (en N) par la longueur d du bras de levier (en m) : MΔ( ) = F × d.
Le résultat est exprimé en pourcentage (avec des chiffres absolus, on parlerait seulement d'une différence), et est appelé taux de variation, ou encore variation en pourcentage. Elle est calculée comme suit: [(nombre au moment ultérieur ÷ nombre au moment antérieur) — 1] × 100.