Analyser les liens entre les variables dans un tableur

Deux variables
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Les objectifs de cette vidéo sont :

  • Comprendre comment créer un graphique de dispersion dans un tableur.
  • Apprendre à insérer et interpréter une courbe de régression.
  • Découvrir les outils de régression statistique intégrés au tableur.

Apprenez à utiliser des graphiques de dispersion afin d'analyser les liens entre deux variables dans un tableur, et découvrez comment intégrer des modèles de régression pour une analyse approfondie.

Dans cette leçon, nous allons explorer comment créer et utiliser un graphique de dispersion pour analyser les liens entre deux variables, comme les frais et le chiffre d'affaires, dans un tableur. Vous apprendrez à :

  • Créer un graphique à deux séries.
  • Configurer les étiquettes des axes.
  • Insérer et personnaliser une courbe de tendance.

Nous aborderons également l'utilisation des outils de régression statistique intégrés, permettant d'ajouter des modèles plus complexes tels que la régression logarithmique et exponentielle. En personnalisant votre graphique avec des titres et des légendes appropriés, vous pourrez en extraire des informations cruciales pour prendre des décisions informées.

Qu'il s'agisse d'optimiser votre analyse financière ou de visualiser les tendances cachées dans vos données, cette vidéo fournit une introduction complète aux techniques d'analyse visuelle en tableur.

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Questions réponses
Pourquoi utiliser un graphique de dispersion pour analyser les frais et le chiffre d'affaires ?
Un graphique de dispersion permet de visualiser la relation entre deux variables, ici les frais et le chiffre d'affaires, afin d'identifier toute corrélation ou tendance entre elles.
Comment insérer une courbe de tendance dans un graphique de dispersion ?
Pour insérer une courbe de tendance, cliquez sur un point de données, faites un clic droit et sélectionnez 'Insérer une courbe de tendance'. Choisissez le type de régression souhaité et cochez les options pour afficher l'équation et le coefficient de détermination.
Qu'est-ce que le coefficient de détermination indique dans une régression linéaire ?
Le coefficient de détermination, ou R², mesure la proportion de la variance totale des données expliquée par le modèle de régression. Une valeur proche de 1 indique que le modèle explique bien les données.
1 commentaire
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lefred1205
Il y a 3 years
Commentaire
Très intéressant, mais, à revoir plusieurs fois sans doute pour être à l'aise dans l'utilisation.
Merci.