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Régression linéaire : droite des moindres carrés et corrélation

Trouvez la droite des moindres carrés y = a + bx pour jusqu'à 8 points, avec le coefficient de corrélation r, le R² et une prévision.

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Résultats

Pente (b)

1,9900

Ordonnée à l'origine (a)

0,0500

Coefficient de corrélation (r)

0,9992

Relation linéaire très forte

y prédit

11,9900

R²
0,9983

La droite des moindres carrés

La régression linéaire simple cherche la droite y = a + bx qui décrit le mieux l’évolution de y en fonction de x. « Le mieux » signifie qu’elle minimise la somme des carrés des écarts verticaux entre les points et la droite : c’est la méthode des moindres carrés, appelée aussi ajustement affine.

Les formules

  • Pente b = (nΣxy − ΣxΣy) ÷ (nΣx² − (Σx)²), soit cov(x, y) ÷ V(x)
  • Ordonnée à l’origine a = ȳ − b × x̄
  • Coefficient de corrélation r = cov(x, y) ÷ (σx × σy)
  • Coefficient de détermination R² = r²

Exemple chiffré

x 1 2 3 4 5
y 2 4,1 5,9 8,2 9,9
  1. Σx = 15, Σy = 30,1, Σxy = 110,2, Σx² = 55.
  2. Pente : (5 × 110,2 − 15 × 30,1) ÷ (5 × 55 − 15²) = 99,5 ÷ 50 = 1,99.
  3. Ordonnée à l’origine : (30,1 − 1,99 × 15) ÷ 5 = 0,05.
  4. Droite : y = 0,05 + 1,99x.
  5. r ≈ 0,9992 et R² ≈ 0,998.
  6. Prévision pour x = 6 : 0,05 + 1,99 × 6 = 11,99.

Lire le coefficient r

| |r| | Intensité de la liaison linéaire | |—|—| | 0,9 à 1 | très forte | | 0,7 à 0,9 | forte | | 0,4 à 0,7 | modérée | | moins de 0,4 | faible |

Le signe de r donne le sens : positif si y augmente avec x, négatif sinon.

Les précautions

  • Tracer le nuage de points d’abord : une forme courbe demande un autre modèle, par exemple exponentiel après passage au logarithme.
  • Les valeurs aberrantes : un seul point extrême peut fausser la pente.
  • La dispersion autour de la droite doit être comparable pour toutes les valeurs de x.
  • L’indépendance des observations, souvent mise à mal dans les séries chronologiques.

Corrélation n’est pas causalité

Les ventes de glaces et les noyades augmentent toutes deux en été, sans que l’une cause l’autre : c’est la chaleur qui agit sur les deux. La régression décrit une association ; établir une causalité demande une expérience ou un protocole d’étude rigoureux.

Avec un tableur ou une calculatrice

Les fonctions PENTE, ORDONNEE.ORIGINE, COEFFICIENT.CORRELATION et DROITEREG d’un tableur, ou le mode statistiques d’une calculatrice de lycée, donnent les mêmes résultats que ce calculateur pour un ajustement affine.

Questions fréquentes

Comment calcule-t-on la droite de régression ?

La pente vaut b = (nΣxy − ΣxΣy) ÷ (nΣx² − (Σx)²) et l'ordonnée à l'origine a = (Σy − bΣx) ÷ n. La droite y = a + bx minimise la somme des carrés des écarts verticaux aux points : c'est la méthode des moindres carrés.

Que mesure le coefficient de corrélation r ?

r varie de −1 à 1. Une valeur proche de 1 ou de −1 traduit une relation linéaire forte, croissante ou décroissante ; une valeur proche de 0, une relation linéaire faible. r² donne la part de la variation de y expliquée par la droite.

Une forte corrélation prouve-t-elle une causalité ?

Non. Deux variables peuvent évoluer ensemble à cause d'un troisième facteur ou par hasard. La corrélation montre une association, pas une relation de cause à effet.

Peut-on prédire en dehors des données ?

C'est possible mais risqué : rien ne garantit que la relation reste linéaire au-delà des valeurs observées. Une extrapolation est bien moins fiable qu'une interpolation.

Ce calculateur vous a-t-il été utile ?

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Résultats indicatifs fournis à titre d'information. Ils ne remplacent pas l'avis d'un professionnel.